行銷人員也要轉型!3招戰略迎戰數位化浪潮下的新行銷模式
行銷人員也要轉型!3招戰略迎戰數位化浪潮下的新行銷模式
2020.01.30 | 品牌經營

數位化風潮的影響,企業的行銷部門已經習慣於許多數位行銷工具(Digital Marketing):購買關鍵字、委託廣告代理投放數位廣告、使用社群媒體經營粉絲團等。這些行銷人員需要的十八般武藝,多到讓人頭暈,再加上沒有清楚的品牌定位、整合性的跨通路行銷平台、整合性的數據分析平台,往往導致事倍功半,窮於應付競爭對手的挑戰。(延伸閱讀:行銷長消失中!麥當勞、Uber都取消CMO一職,發生了什麼事?

根據筆者的現場觀察,行銷人員面對以下3大挑戰:

1. 用更少的資源做更多的事(Cheaper)

企業面臨行銷報酬率的要求,永遠都是用更少的預算做更多的事;根據MARTECH TODAY統計,從2011年到2017年的行銷軟體科技工具的數量從150個成長到5,000個,每位行銷人員被要求的工作內容更多元,面對新科技有種永遠都學不完的感覺。

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圖/ Andrey_Popov via shutterstock

2. 更快速的反應能力(Faster)

因為數位媒體的多樣化與即時化,行銷人員需要能夠以接近即時的速度回應客戶;市場的競爭激烈,但是行銷人員往往來不及調整年初所編列的行銷活動,而繼續執行不知有沒有效果的行銷活動。

3. 提出更攸關性的行銷內容(Better)

數位化對消費者的影響是客戶愈來愈期待「個人化」的服務,且因為「知識與文青」風潮的要求,客戶更期待有內容的知識訊息(Content Marketing)而非只是產品功能資訊。

面對上述的挑戰,行銷人員短期可以使用的戰略:

  1. 企業藉由簡化流程與組織來降低行銷的無效率,簡單方法如:改善數位資產的管理(Digital Asset),使用系統協助管理數位資產的審核與生命週期;簡化與整合行銷活動的格式,確實評估各種觸及客戶通路的效果;聚焦與合理化行銷預算,不要只是因為過去這麼做,所以現在仍然這麼做,確保報酬率(ROI)合理化。

  2. 企業可以藉由內部建立相關能力/平台來增加反應靈敏度,短期方法如:建立In-house Agency,建立自己分析與購買的能力,才能最快速反應市場的變化;使用行銷自動化平台,簡化安排跨通路行銷訊息的流程也加快與客戶的溝通流程;減少行銷組織的層級,藉由更扁平的組織,加快行銷人員對外反應的速度。

  3. 企業須適時地傳達價值導向、個人化的內容給顧客,例如:透過一個有彈性且可以支持「個人化」的架構與客戶互動,例如即時推薦分析、客戶貼標分析等;建構說故事(Story-telling)的品牌形象,並且持續強化:根據哈佛商業評論的研究,情感連結是最有效的訊息溝通方式,例如Coke Cola的「Share a Coke」行銷活動,可樂不只是飲料,是人與人情感連結的工具,你可以在可樂上發現自己的英文名字或是送另一半有他/她的名字的可樂。

除了上述的短期的戰略外,企業想要成為明天的遊戲主宰者,需要一個可以有整合性與跨通路的客戶數據平台(Customer Data Platform,CDP),支持行銷人員有效率的、快速的、個人化的傳達品牌、產品、服務的訊息。

CDP平台是結合了過往客戶主數據管理、資料倉儲、客戶關係管理(CRM)的新時代的客戶數據平台,分析的資料不只是自家的第一方資料例如客戶交易資料,也包含與合作夥伴的第二方資料甚至包含第三方資料(DMP),全面性了解客戶在自家、合作夥伴、第三方平台的行為與興趣。藉由客戶數據平台的打造,解決上述的3大挑戰,提供快速反應、低成本、攸關資訊的行銷資訊,增進客戶的體驗與黏著度。(延伸閱讀:資料殘缺,品牌就像得了失憶症!行銷人做好4件事掌握真槍實彈的數據

面對數位化2.0、越來越競爭的市場、越來越大的客戶權力,行銷人員需要重新建構行銷組織、行銷科技、行銷流程與訊息內容,以確保建立一個彈性與快速反應的客戶數據平台,提供客戶攸關、即時、個人化的行銷訊息,整合所有的商業環境在每一個與客戶的接觸點,展現價值。

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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