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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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