麥當勞叔叔紅翻全球50年!吉祥物行銷比名人代言更有效益,設計訣竅在哪?
麥當勞叔叔紅翻全球50年!吉祥物行銷比名人代言更有效益,設計訣竅在哪?

近年來越來越多企業開始為品牌設計吉祥物(Mascot),從早期家家戶戶收藏的大同寶寶、逐漸形成一系列角色的Open小將、到一度爆紅的日本熊本熊等,都是吉祥物的成功設計案例。為何吉祥物有對消費者來說有著「名人代言」無法取代的特殊魅力?

大同TATUNG同樂會
「大同寶寶」是台灣家喻戶曉的吉祥物。
圖/ 大同TATUNG同樂會

事實上,「吉祥物」對品牌行銷之所以有效,是因為人們對陌生的事物(如產品、服務),更傾向以擬人化的方式來理解,吉祥物能替本身是中性的企業商品或服務,帶來特別的人性化特徵,讓人對品牌特性更容易理解,並產生情緒連結,是將品牌「個性化」(personifying)的重要策略。

目前已有不少網站可以替公司低價創造吉祥物,而在Fivver上花費20美元(約新台幣587元)左右,就能讓做出吉祥物的動畫。但吉祥物的「生命感」並非與生俱來,例如日本熊本縣吉祥物「熊本熊」也經歷了生硬、不討喜的嘗試階段,後來經過許多試驗,調整頭身比例,在社群上「每日說早安」、上傳「出差」到訪之處的風景等「高情感含量」的互動,才慢慢被日本市民接受。

花生先生
歷史超過100年的Planeters吉祥物角色「花生先生」。
圖/ FC未來商務

好的吉祥物能替業務和產品不斷變動的企業,帶來一種穩定的「連續感」,例如美國零食公司Planters的吉祥物MR.Peanut,就已經使用超過一百年歷史,歷經一戰和二戰等重大國際事件,至今仍然深植美國人心中。

從遊戲行銷界經典案例「高橋名人」,看真人吉祥物的實力

另一方面,吉祥物也不一定要是虛擬的卡通動物或角色。例如任天堂遊戲大廠HUDSON,當年因宣傳經費不足,曾指定一名內部員工做為公司吉祥物,而創造了一個名叫「高橋名人」的角色,HUDSON要求他能做到在遊戲手把上「一秒鐘連打16連發」,從而塑造出某種神話般的傳說,成為許多年輕電玩迷的偶像。

不過,有別於企業嚴格控制外觀與代言行為的卡通吉祥物,真人作為吉祥物的「意外性」卻更可能打中群眾心理。根據國內遊戲研究者低分少年介紹,高橋名人在某次行銷活動上,突然喊出「遊戲一天只玩一小時就好」,引發公司震怒,並認為是在反推銷遊戲。

但此舉不但沒影響銷量,還帶動了企業口碑提升。這是因為任天堂遊戲主打的低齡市場,消費主體其實還是家長,高橋名人的發言讓家長感覺電玩「不再是學習的敵人」。

這樣的「吉祥物」對HUDSON品牌的象徵意義,與普通人直率的個性結合在了一起,正如台灣人熟悉的「全聯先生」和全聯的平價感受結合,都已超過純粹「代言」,而成為人性和品牌TA精準結合的代表

全聯先生
全聯先生成功詮釋全聯「樸實無華、精打細算」的品牌形象,成為家喻戶曉的真人吉祥物。
圖/ FC未來商務

然而必須注意的是,對於原來就擁有卡通或動物吉祥物的企業,將自己的吉祥物「真人化」,卻往往會引發舊有消費者的排斥,因為這些「真人」成為了中介,破壞了消費者對原本角色投射的親近感。例如麥當勞曾將其吉祥物「漢堡神偷」以真人扮演,引起極大的排斥與反彈。

另一方面,吉祥物也不一定要代表整個企業或品牌,越來越多吉祥物是只用於某項產品線,或甚至代表某個銷售時段。所有人都知道麥當的經典「M」商標以及麥當勞叔叔(Ronald McDonald),但其實麥當勞也曾推出一個戴著眼鏡、藍色月亮頭的深夜吉祥物「Mac-Tonight」,作為深夜時段的吉祥物代表──它針對的TA也不再是年輕人,而是深夜仍能出來吃宵夜的成年客群。

O’reilly
O’reilly軟體系列叢書,以特殊細緻的畫風作為品牌角色識別。
圖/ FC未來商務

吉祥物甚至不一定要是特定的單一具體角色。某些象徵或意念,累積久了,也可以成為品牌的角色識別,例如資訊界人士一定不陌生的,介紹各種軟體技術的O’reilly系列叢書,就是以各種瀕危的動物的細緻單色素描,作為所有書籍的封面設計,而這也在資訊界成為一項辨識度極高的角色塑造範例。

不過,O’Reilly出版創意總監埃迪·弗里德曼(Edie Freedman)也指出,書系中最受讀者歡迎的仍是那些呈現出「臉部」,並將臉轉向讀者的動物封面,而非如水母、棘皮蟲等軟體動物,可見擬人化的情感連結,對於消費者來說仍是至關重要。

無論如何,研究已經證實,對新創或中小企業來說,創造「吉祥物」比名人代言更有效益。但是要如何持續將「生命」吹進這個吉祥物體內,在社群貼文、實體營銷上讓吉祥物變得更加立體,仍是個別企業必須努力的問題。

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責任編輯:林芳如、錢玉紘

本文授權轉載自:FC未來商務,追蹤FC粉絲團:https://fc2020.pse.is/T6ULL

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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