中小企業由B2B轉型B2C的五個叮嚀
中小企業由B2B轉型B2C的五個叮嚀

過去台灣有非常多中小企業主要做的是B2B生意,眼見網際網路的興起以及手機購物的便利,這些中小企業的操盤手開始思索是不是也該把目光從過去的企業客戶,轉移到一般客戶。最近筆者就遇到一個這樣的例子:一家過去2、30年從事專業器材生產的中小企業,想要利用臉書、IG還有YouTube來做一般客戶的生意;經過一小段時間後,卻一直感覺有什麼地方卡卡的又不曉得怎麼解決。

腦袋轉了幾圈,筆者發現網路上似乎也沒有太明確的訊息,因此有了以下幾個B2B轉型為B2C的叮嚀。

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在B2C的商業模式下,面對有著類似需求又各自不一的客戶們,給予不同於B2B的體貼和關心是絕對必要的。
圖/ Vasin Lee via shutterstock

中小企業需要學會「用客戶的語言說話」

企業客戶主要是透過採購來完善自身所要銷售的產品或服務,因此對於所要採購的產品或服務本身具備的規格與特質有一定程度的掌握,也知道買了特定產品或服務後,可以帶來的加值。

面對一般客戶的狀況,或許就沒有這麼的「理想」。一來客戶有可能對於自己所想要購買的產品或服務不夠清楚,甚至有錯誤的理解,二來則是客戶對於本身所擁有的選項也可能不夠清楚。因此,在轉型面對一般客戶的過程中,這些過往面對企業客戶的中小企業要更懂得講故事,而且要更懂得用「客戶的語言」講故事;千萬別再使用艱澀難懂的專業術語,也不要以為用那些術語可以讓自己顯得更為高大上。

透過講述一個好故事,客戶更能了解特定產品或服務可以帶來哪些價值,而不是看完行銷素材以後卻依舊一頭霧水。一頭霧水的客戶不一定會花時間去上網搜尋提升理解,在時間有限的狀況下,這類客戶往往會選擇那些「願意講人話」的業者與「看得懂也聽得懂」的產品或服務。

一般客戶希望被「當成專家」/站在客戶角度思考

企業客戶是專家,不僅了解相關領域技術,對所想要採購的產品或服務也較為熟悉,一般客戶卻往往「希望」被當成專家,也希望業者真的有「聽到」一般客戶的聲音。

一般客戶的採購,除了特定需求的滿足以外,還有被「認可」自己做了正確選擇的需求。在轉型到2C的過程中,中小企業必須要改變以往利用「超級業務員」進行業務推廣的習慣,而試著朝向「把客戶當專家」的模式前進。

不能再用「本公司有數十年專業經驗」這類話術作為促成交易的手段;而更加需要試著戴上客戶的眼鏡、穿上客戶的鞋子、透過可能不同於以往也較不熟悉的溝通媒介,理解顧客所要解決的難題,同時仰賴本身所具備的優勢,提供相應的解決方案,而不僅是試圖「推銷」既有的產品或服務給客戶

要學會為一般客戶「描繪使用情境」

中小企業通常不需要為企業客戶描繪使用情境,因為這些客戶本身就是行家,甚是還會自己「發明」順手的使用情境;而面對尚未滿足的需求以及可能還沒有太熟悉的產品或服務,一般客戶往往較需要對使用情境有更為明確的想像。

透過這些被描繪出來的使用情境,一般客戶不僅能夠知道自己所面對的問題可以怎樣被解決,甚至也能夠從中找到一些中小企業所未曾想過的使用方法與情境,如果這些使用方法與情境可以透過社群媒體曝光不但可以作為產品或服務使用的「見證」,更是免費的宣傳。

過去中小企業面對企業客戶或許較不熟悉社群媒體操作或是與KOL合作這類的行銷手法,在決定轉型到2C的過程中,這類的合作不僅有機會促成商機甚至還能夠碰觸到計畫以外的客群,難就難在心態的轉變以及相關操作的上手。

建立起良好的「品牌形象」

做2C的生意,沒有建構一個正面品牌形象是很難持續的。2B的生意可以靠著超級業務員獲取訂單,可是2C的生意面對多樣又可能有著不同需求的客戶,沒有花時間打造品牌並溝通品牌價值,能夠成功獲得青睞的機會相對很低。

中小企業過往或許花了相當多時間培養業務高手,面對2C的情境,則需要慎重考慮投注資源進行品牌建構與行銷活動的打磨,轉化潛在客戶為忠誠客戶,並利用這些忠誠客戶吸引更多的未來的客戶。 當然,在這樣的過程中就得利用不同的行銷手法、設計不同的行銷溝通訊息,以及規劃不同的行銷管道,甚至連產品設計與定價機制都會與過往有很大的差別。在這段可能很辛苦也很痛苦的過程中,找到相關領域專家的幫忙,或是找到也有打算轉型的其他企業夥伴,是提升效率與效果的好辦法。

Retail Is Detail! 一般客戶需要不同於以往的體貼與關心

2C的市場實在太擁擠了,中小企業費盡心思所做的行銷努力,很有可能一不小心就付諸流水;面對有著類似需求卻又各自不同的一般客戶,體貼跟細心是絕對必要的。

在2B的情境下出現訂單錯誤或是商品、服務遞送過程有所瑕疵,通常只要業務出面道歉或是負責人打個電話就有機會可以解決;但在2C的狀況下,客戶有可能根本不願意告知業者相關的產品或服務失誤,反而利用各類社群媒體散佈負面口碑,再將業者列為拒絕往來戶。面對這類核子彈式的攻擊,過往熟悉2B業務的中小企業,可能需要試先做好規劃,才能夠順利因應各種可能的影響。

在網際網路以及數位工具的協助下,好像要做2C生意並沒有太大的阻礙,不過實際上卻並非如此。*除了在產品、售價、通路以及促銷活動等傳統4P上做出改變外,最重要的還有中小企業經營者本身心態上的改變;雖然還不到隔行如隔山的地步,卻也真的需要經過一段時間的適應、觀摩與學習。

如果過去您所屬的中小企業主要是做2B的生意,而銷售給企業客戶的產品或服務實際上已經能由最終端的一般客戶自行使用,或許就可以試試看利用資訊技術或是新的行銷工具往2C的方向前進。在這樣的過程中與專家以及年輕世代合作共同操作並勇於嘗試,將可以大大提高轉型成功的機會,也為台灣創造出更多有影響力的2C品牌。

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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