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
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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
台達電全解讀
© 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