當新常態成為常態，品牌之路要往哪裡走？|數位時代 BusinessNext

當新常態成為常態，品牌之路要往哪裡走？

邁入數位時代之後，企業必須加速導入更能發揮創意的行銷工具，找出新時代的消費者需求，才能讓品牌日新月異，創造新市場。

品牌年輕化，調整行銷策略擴大潛在客群

暫且不論業務活化或是擴張的目標，行銷人在品牌資產的建立與管理上，面臨疫情帶來的經濟商業變化，線上線下的消費行為變遷，首要之務是盤點品牌的「年齡」，包含現有的消費者年齡分布與占比分層，計算產品生命周期與消費者貢獻度的關聯性。

當一個品牌的購買者與支持者逐漸呈現高齡化，整體業績也逐漸下降，就是一個警訊。 行銷策略就必須進行調整，除了穩固既有客層，也要擴大品牌對潛在新客群的觸及率，尤其年輕世代。當消費者購買決策受到網紅與直播主等帶動的趨勢明顯，使用手機上網購物的頻率在防疫期間劇增，行銷預算從實體活動轉向線上的同時，品牌也要嘗試透過官方YouTube頻道影片與Instagram照片、影片直播等方式，持續累績品牌的曝光率。

或許有人會好奇，這樣的策略是短期因應疫情，隨著疫情受到控制，生活回復常規，是否還會適用？答案是肯定的。

線上購物崛起，虛實通路並存將成新常態

新常態將逐漸成為常態，正如同電視購物曾經盛行，但是廣播電台小眾直銷還是存在，網路購物拜疫情之賜猛然崛起，過去僅僅將電商平台當作副線的品牌，紛紛開始著力於自身品牌App，融合門市與網路平台，各項虛實通路仍會並存，但是存在的目的已大不相同，甚至角色互換。

5G將會帶動AR在行動裝置廣告的應用，也會是新常態之下，品牌使用的行銷工具之一。App結合AR，讓沉浸式體驗更為普及，不再需要厚重怪異的VR眼鏡或大型裝置，能展現創意的廣告將會更多，更吸睛。

將實體的產品發表會轉為線上直播，進而運用App加上AR技術，讓消費者身歷其境，想方設法讓品牌追隨者有煥然一新的感受。這或許會是眾多消費品牌未來必須要經歷的過程。

從點閱、消費的數位足跡，找出消費者需求

舉例而言，服飾品牌將門市的穿衣鏡搬上App與網站，而消費者累積的大數據同時成為未來品牌新品的設計參考。美妝品牌在App大玩各種試妝遊戲，並舉辦各種社群活動增加擴散之餘，這些數位足跡也成為數據分析的來源，可以更貼近市場需求。房仲業者提供房屋內外360度全景即時影像，線上客服，甚至線上估價比價，這些點閱與線上行為，也成為預測房市熱區的基準資料。

以上這些，都不是一時的，也不是可有可無，相反的，這些都將是品牌邁入數位時代之後，必須加速導入的策略，使用更能發揮創意的行銷工具。品牌的繼承者們以及掌舵者們，後疫情時代，數位轉型這條路是回不去了，往前走吧！善用新科技，創造新天地。

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）

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。