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。

推薦閱讀:行銷長消失中!麥當勞、Uber都取消CMO一職,發生了什麼事?

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。

046.jpg
圖/ 數位時代

推薦閱讀: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

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

《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

往下滑看下一篇文章
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓