不串API也能用!LINE推「官方帳號分眾+」,標籤功能、個人化選單免費開放
不串API也能用!LINE推「官方帳號分眾+」,標籤功能、個人化選單免費開放

為了持續強化「精準行銷」策略目標,LINE本周宣布,推出「官方帳號分眾+」深化「標籤功能」,讓行銷人可以在跟客戶聊天的過程中,就自動下好分類標籤,這次的功能更新,一共有三大亮點。

LINE在去年宣布「官方帳號2.0」計畫,由過去的「吃到飽」模式,走向「以量計價」。從數字上觀察,目前帳號累積數量達159萬,年成長達18%。而運用API傳送訊息量也大幅成長55%,一年過去,可以觀察到運用API或外掛模組進行精準行銷,已經是一股趨勢。

不串API也能用,三大特色一次看懂

LINE強調,新推出的「官方帳號分眾+」,不需要串連API就可以使用各類模組功能,只要你是中用量(月費800元)以上的帳號,就可以免費使用,只需要按下一個鍵,就可以進行分眾標籤數據累積,對沒有能力串連API的商家來說是一大好消息。

特色一:聊天中就自動標籤分類,訊息標籤功能免費開放

替好友的身份、喜好、常去的商店等做標籤分類,可以讓帳號經營者更了解自己的客戶。

舉例來說:當好友加入官方帳號時,歡迎詞就自動詢問好友是否為會員、家庭結構、常去的分店、常點的餐點等問題。用戶點選的任何答案,都會自動貼上標籤,後續店家可以找出常光顧特定分店的好友推播,或是針對特定餐點促銷吸引顧客上門。

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特色二:客製化圖文選單,好友看到的內容都不一樣

消費者的喜好不同,自然希望在官方帳號上到的內容也不同,經營者在透過貼標認識客戶後,下一步,可以呈現客製化的圖文選單(Rich menu),吸引點選。

「官方帳號分眾+」可依照不同標籤好友,在官方帳號內顯示不同的圖文選單。例如:針對不同性別、喜好顯示不同的選單,或是提供常客與新客不同的圖文選單。

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如果你經營一家按摩店,客戶已經有來店經驗,可以提供季節限定套餐或活動;新客則可以促銷資訊吸引體驗,例如:曾點選過全身油壓的好友,將會被貼標為「#全身油壓」,後續看到的圖文選單就是客製化關於全身按摩的選項。

特色三:設定關鍵字,就能自動回覆訊息

店家可以將客戶常問的問題,預先在後台設定好自動回覆,當客戶輸入特定關鍵字時,會觸發對應的回答,協助經營者回覆問題,回應同時會將好友貼上標籤,後續就知道問過相關問題的好友是哪些,或是分享相關主題的活動吸引參與。

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質比量更重要,LINE策略強化深度管理好友

「LINE官方帳號升級的這一年歷經許多挑戰,我們的初衷不變,就是希望能幫助品牌主更有效溝通。」LINE台灣企業解決方案事業部資深副總經理王俞蓉,曾這麼分享官方帳號升級一年來的成績。

她認為,官方帳號經營的關鍵在於「加強好友識別能力」,這也是這次推出「官方帳號分眾+」功能的目的,幫助商家更了解好友輪廓及其行為軌跡。

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原本的官方帳號管理後台(CMS),可以透過手動標籤,將1對1聊天過的好友分類成不同群組。過去若要深度管理好友類別,需要有技術能力或是請廠商串接,才能做到在對話中自動進行標籤化,現在LINE則免費開放給中用量以上的官方帳號。

LINE補充,使用「官方帳號分眾+」深度了解好友後,可將資料匯入官方帳號管理後台(CMS),做更多不同格式訊息溝通,甚至針對特定族群投放廣告,讓行銷更精準。

責任編輯:蕭閔云

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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