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CMO行銷長做什麼？

行銷科技的蓬勃發展，讓傳統意義的行銷長已經成為瀕危動物，在新技術迭代越來越快的當下，行銷長都在做些什麼？

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：

以消費者（會員）為核心的全通路行銷規劃。
Digital marketing來協助品牌經營與銷售業績達成。
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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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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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。