什麼是「流量之河」?大多數老闆生意失敗,就是沒看懂這件事
什麼是「流量之河」?大多數老闆生意失敗,就是沒看懂這件事

昨天和一位阿姨聊天,聽到我的行銷經歷後她說想經營網拍,問可以怎麼做?我問她為什麼想經營網拍,她覺得網路生意應該比較輕鬆,可以讓她兼職進行。

當然這有誤會,就我所知網拍超累,但這還不是最核心的問題,我問她:你的顧客要從哪裡來?

流量之河,是任何生意的根本

今天要談一個超重要的行銷概念叫做「流量之河」。這是每一個老闆都要思考的事情,以前寫過一篇文章,談到「流量」與「存量」的概念,在做任何思考時,都應該優先考慮「流量」而不是存量。

「流量之河」的意義,就是任何生意你都需要有源源不絕的「潛在客戶」。

注意,是「潛在客戶」而不是確定會購買的用戶或客戶。 一個好的生意,潛在客戶必然會像河流的水一樣,從某個來源不斷的流過你身邊,能從中成交多少則是看你的商品以及努力。但成交多少是其次的問題,重點是如果沒有這樣一條流量之河,你就像定居在一攤死水旁邊的村莊,等到水乾後就準備遷村或滅村了。

每個潛在客戶都有一個標價

流量之河有趣的地方在於,每一個流量,也就是每一個潛在客戶,都有一個標價。

比方說一個老闆租了一個一樓的店面,月租加上人事20萬,每月從店前面走過1萬人次,那每個潛在顧客的成本就是20元。一個電商平台架設網站,每月維護成本加廣告費3萬元,每月的瀏覽量則是6萬人,那每個潛在顧客成本就是0.5元。

當然,也許後續轉換率會有所不同,例如在成本20元的店面,100個潛在顧客會有一個進入店面並成交,那一個成交客戶的成本就是2000元。在成本0.5的網路商店,3000個潛在客戶才有1個成交,成本是1500元。

這時你就可以思考,你的生意是否划算?轉換率可以再做優化?或是可以延長客戶的生命週期,讓客戶後續有更多購買行為,也就是提高所謂「客戶終身價值」。

重點是,只要你把潛在顧客開始用流量之河的方式去換算,就會發現所有行銷管道都是可以被互相比較的,並沒有哪一個絕對好或絕對不好,試過與優化過才能發現更多可能性。

複習一下:

  1. 任何生意一定都要有一條流量之河,否則早晚會垮。
  2. 流量之河中,不同來源的潛在顧客都有各自的取得成本與轉換率。
  3. 思考你的成本與利潤,並針對過程去調整。

回到一開始的問題,我之所以問那位阿姨「顧客要從哪來」,意思是她只看到商品的銷售與成本、以及網拍不用店面,但沒思考如何取得顧客以及顧客的成本。每個生意,你應該都先從「流量之河」開始思考起,希望這篇文章對你有些幫助。

(本文由市場先生授權轉載自其blog

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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