行銷創新:以人為本的行銷策略
行銷創新:以人為本的行銷策略

大家對於Facebook(臉書)經歷幾次洩密事件與巨額罰款記憶猶新,近期又有幾則對數位行銷與數位廣告頗為重要的業界消息:搜尋引擎巨擘Google宣布將停止廣告商與企業主置入Cookie追蹤線上用戶的網路使用行為;其次,在歐盟重罰之下,Google不得於旗下Android軟體產品預設搜尋引擎為自家Google。因此,以隱私保護著稱的搜尋引擎DuckDuck Go成為首選,以及行動App成為企業經營電商通路的關鍵工具。

這幾則消息顯示的重點是:

  1. 資料賦權:企業行銷與廣告及媒體代理商,蒐集行動裝置用戶使用App以及電腦用戶網路行為之各種數據必須合法合規,不能強制用戶閱讀並接受Cookie交換服務。

  2. 合法合規蒐集的數據,無法直接成為企業行銷策略依據,仍需要具有洞察力的人才,或是人工智慧系統加以分類與分析。

  3. 企業本身要清楚App「以用戶為中心」的使用者體驗只是一項基本功,更具挑戰的任務是確立企業真正的目標用戶,而不是用本身產品線去劃分用戶客群。

同時,近幾年在「資料經濟」的浪潮下,現代企業在其組織轉型過程中,開始對組織架構進行「以人為本」(Customer-Centric)的改造,於是,行銷人員開始思考:

行銷策略要如何轉變,才能扣合企業文化的再造,要如何在行銷領域引進創新思維,進而專注於「意義」與「價值」的創新,不再停留於宣揚自身技術工具有何創新。

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企業文化再造:以人為本

自從近年來會員經濟(粉絲經濟)與訂閱經濟模式興起,許多企業開始朝向此一方向前進,包含大型企業在內,例如微軟揚棄賣斷式軟體服務,轉向雲端訂閱服務,而其團隊與企業文化也逐步改造。在這樣的進程中,當企業或新創要招募人才的時候,「價值觀」必須列為最優先。 其目的不外乎團隊要具備共識,要為企業的會員們(無論是企業用戶或是個人用戶)創造價值,帶來意義。

舉微軟(Microsoft)為例,2014年就任的現任執行長納德拉(Satya Nadella),高舉「同理心」作為團隊的中心思想,正式帶領組織一步步轉變為「以人為本」的樣貌,讓微軟的品牌重新找回靈魂。影響所及,微軟的組織架構,產品設計與銷售模式,徹底改變。

產品思維的改變

從以人為本的行銷觀點來看,行銷部門不是公司內的廣告公司,不該只是純粹負責網站更新與廣告購買等項目,而是要協助企業「聚焦市場」。

因此,從產品面來看,在制定行銷策略時,不是以內部產品線來區分目標客層,傳統上往往分成高階(高價位)產品,中階(中價位)產品,或入門(低價位)產品,這是「先有產品,才有客戶」的行銷謬誤,行銷部門應學習從客戶本身的「使用者角度」去思考,先理解客戶本身狀態與尋求的意義價值,比方說,客戶本身是已經有使用經驗的用戶(熟手)?還是完全陌生的用戶(新手)?再對應到哪些產品能滿足這類型客戶的哪些需求,據此來開展行銷主軸,包含行銷通路與行銷素材的設計。

更重要的是,行銷部門應協助產品部門,持續滿足顧客在不同階段的需求,所謂的「全生命週期服務」,意味著行銷人員需與客戶建立「雙向互動」的關係。

「顧客成功」(Customer Success)就是企業的成功,能秉持顧客成功理念的員工,將會扮演著客戶心中良好顧問的角色,顧客的忠誠度就會增加,這是會員經濟與訂閱經濟最大的支撐。

僅供報導用途_shutterstock_1043589361_amazon go
圖/ Rocky Grimes via shutterstock

最著名的例子之一就是亞馬遜(Amazon)這家公司。針對會員,亞馬遜不斷提供更多的創新服務,從線上網路書店慢慢演變成今日的雲端服務公司,甚至在線下開設實體的智慧商店。

行銷洞察力(Market Insights)

要怎麼做?企業必須有人能同時為產品團隊與行銷團隊制定策略方針,或許是執行長,或許是行銷營運長,擔任這項職務的人必須了解用戶,以及企業本身的產品與服務。這樣的角色要向企業內部成員說明顧客「為何」以及「如何」決定選擇自家產品與服務,要具備洞察力,找出企業需要哪一類的新客戶,以及如何發現新客戶。

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這裡要特別提醒一件事,也是新創容易犯的錯誤,姑且稱之為「賈伯斯夢想症候群」。蘋果(Apple)創辦人賈伯斯(Steve Jobs)認為,消費者不一定知道自己想要什麼,所以,在智慧型手機被發明出來之前,不會有消費者告訴你,他需要一支智慧型手機。於是,許多創業者埋首於理想,相信「消費者需求」是可以被創造出來的,產品不成功,只是因為行銷人員對市場進行的消費者教育與宣傳不夠。

事實上,真的是這樣嗎?

首先,不是人人都是賈伯斯,無法輕易複製他的成功。其次,賈伯斯創造的不是智慧型手機這個產品,而是智慧型手機為使用者帶來何種「意義」與「價值」,而意義與價值是「因人而異」。

創新二元論:「由外而內」還是「由內而外」

承上所述,蘋果的創新是由內而外的,從自身的經驗出發,其他許多品牌例如飛利浦、意法半導體、Airbnb,這些公司都採取類似的做法。

另一種創新是以使用者為中心,由外而內。孰是孰非?

事實上,可以從一個企業是想要「尋找產品」還是想要「尋找意義」來區分,選擇適合的創新策略。

當企業試圖要找尋新的產品,「由外而內」的創新最為有效,然而,當企業要找尋的是一種新的意義,「由內而外」的創新更為有效。

如果由外而內去找尋意義,是行不通的。意義就是一種無法外包的原生物,只能來自創業者自身。界定產品規格,可以由外而內,意義創新則是完全不同的方向,帶來的產物幾乎是空前的創造發明,也難怪能成功創造嶄新意義的人,往往會有天才的美譽。

企業領袖的行銷創新思維

最後,我們以零售業當中的電商為例,簡單地探討一下兩種不同思維的創新策略。

電商品牌如果是以「開發新產品」為導向,由外而內的創新,以使用者中心,不斷在服務與解決方案有所創新,也就是「亞馬遜模式」,這是一種平台化的會員經濟。行銷部門需要用「成長駭客」(Growth Hacker)的策略,擴展會員為企業帶來的效益。例如,電商 + 直播,電商品牌的行銷部門要向產品部門提出能滿足企業會員使用電商平台或App進行直播的需求,原有的平台與App加入直播服務,運用社群粉絲的力量。

如果電商品牌是要拉大與競爭者的距離,讓市場上其他的競爭者邊緣化,就需要採取「尋求新的意義」為導向,由內而外的創新,這時企業領導者可以思考的是如何帶領企業用戶建立屬於企業用戶自己的「虛實融合」(OMO,Online-Merge-Offline)策略,這需要跨越銷售線上服務方案(工具提供者)的單純角色,行銷部門要從「打造品牌影響力」的行銷角度出發,從而讓電商品牌扮演「幫助顧客成功」的顧問,也就是挑戰「幫助客戶解決客戶提出的問題」的舊思維,轉變為主動從電商品牌自身「描繪一個以人為本的企業願景,這個願景對人有意義也有價值」。

在這裡,電商品牌的願景,可以試著從「為企業用戶創造新的意義」作為第一步出發,幫助企業用戶為其消費者創造新的意義,然後最終是能在零售市場上為消費者創造出全新的意義。

最後以一段話作為禮物,送給大家:

蠟燭的誕生源自於照明的作用,它的出現改變了人們在黑夜的活動時間與方式,然後,電燈被發明以後,取代了蠟燭的日常照明功能,但是,蠟燭沒有消失,蠟燭成為人們提升生活環境中氣氛與情趣的物品,甚至產生了各式各樣的香氛蠟燭。於是,蠟燭為消費者帶來的意義是「我點蠟燭來增加氣氛與情趣」。

每一個品牌,都可能經歷蠟燭的前世今生,這是行銷創新策略的思考關鍵。

責任編輯:陳建鈞

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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