CMO行銷長做什麼?
CMO行銷長做什麼?

最近有篇文章提到未來CMO(Chief Marketing Officer,行銷長)的職位將逐漸被分割取代,內文邏輯脈絡其實很清晰,我也非常認同,只是標題與結論容易產生誤導,建議大家看內文。

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我在擔任行銷長之前已經有段時間沒有碰觸過「傳統的行銷領域」,雖然我想試著歸納我過去的工作職掌,不過聽過我自我介紹的人大概都能理解這個歸納有點難度,但感謝給我空間讓我能長成符合組織需求,又能發揮我優勢的行銷領域。

我繼承了由線上與線下所合併的行銷部門,但很快的我便認知到如果我繼續依循既有的組織框架,不僅沒有效率也沒辦法滿足組織任務。所以我必須把我的人分成三大主軸:

  1. 以消費者(會員)為核心的全通路行銷規劃。
  2. Digital marketing來協助品牌經營與銷售業績達成。
  3. 服務流程優化與新機會展開。

1. 以消費者(會員)為核心的全通路行銷規劃

原因很簡單,會員數據是這家公司最重要的資產,建構於消費者行為上的行銷策略比起瞎子摸象有十足的先天優勢。

再者,消費者認得的是品牌、是公司,門市與電商站只是場域的分野,所以線上線下視覺一致、價格一致、優惠一致、檔期一致是基本的,但付款方式、服務提供方式及諮詢顧問則可以因應場域有所不同。

所以說起來,這塊雖然是非常傳統行銷領域,一樣有New Acquisition(獲取新客戶)、Retention(提高留存率)、一樣有門市輔銷物、有網站的活動頁及Banner要製作,要兼顧通路行銷與網路行銷,但這些事情都更需要CRM(客戶關係管理)、數據解析能力,及跨通路的UI(使用者界面)/UX(使用者體驗)去解析各種消費者購物行為以打通整個服務環節。

2. Digital marketing來協助品牌經營與銷售業績達成

傳統思維常會誤以為Digital marketing(數位行銷)就只是幫電商站做導購,不過我們都清楚,除了以導購為主的分潤網站及績效型投放,現在消費者大量取得資訊的來源都來自於網路,所以在這樣跨通路的公司裡,既有行銷預算必須紮紮實實的在初期分成「曝光型廣告」與「導購型廣告」,後者是維持網銷業績的基本盤,但曝光型廣告卻是不得不選擇的必要投資。因為唯有透過一致且有規劃的曝光與露出,才能讓品牌及公司續留在用戶心裡,才能為實體店面換得流量,在品牌價值有被提升的狀況下,透過更多有效的溝通才能為實體店面換得轉換率。

這一塊更有趣的是在內部CRM(客戶關係管理)與外部DMP(數據管理平台)的數據結合,其實有助於提升導購型投放的效率,以節省預算,轉而投資更中長期的品牌曝光及口碑傳播。

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圖/ 數位時代

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3. 服務流程優化與新機會展開

對於一個善用實體門市多年的通路來說,有太多既有的服務流程需要以網路的思維重新去做服務流程優化,但這考驗的不僅是Digitalization(數位化),一句老話 「Retail is detail」(零售就是細節),太多現場的細節,如果不是真正瞭解實體門市的人硬要去改變服務流程,通常會先把現場人員搞得一團亂。

再者,既有零售通路直到近年才開始有前台、中台、後台的區分,以前是一股腦的把所有功能綁在POS(銷售時點情報系統)上,所以要做服務流程優化前,一定得先弄懂系統架構,並善用結構及新技術一段一段補齊所有結點,我認為這是目前實體零售通路轉型最痛苦的地方。因為主導的人,必須實體與新科技都熟悉,也必須看得懂原來系統架構的弱點與能力,我不認為這是一個純資訊背景的人可以解決的,更多時候,是需要一個相互信任的團隊從不同面向相互理解才能規劃出來的。

更難的是,除了要與既有資訊系統相處,還必須能完整規劃新的溝通工具,像是App、Chatbot、數據模型及AI、影像辨識、現場軌跡及消費數據分析,這的確超出傳統的行銷專業,但反而是網路世代的年輕人比較有機會成功的領域。

其實未來的世界及待解決的問題本來就會越來越複雜,越來越難歸納,所以需要一個相互瞭解、相互信任,能互相溝通的團隊,在一致的方向上共同想方設法去達成。我的導師曾經跟我說:

「要達到一個目標,至少要克服3,000個困難,但只要有一個人說不行,我們就達不成目標,所以這仰賴的是團隊達成目標的意願有多強烈」。

未來不管有沒有CMO這個職位,但可預測的是,人不進則退,新科技新趨勢迭代的速度越來越快,必須虛心學習,隨時讓自己保持競爭力。

(本文由Scylla Tsai授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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