台灣第一張MarTech地圖來了!蒐羅百間廠商,行銷人愛用的6大類工具一次看
台灣第一張MarTech地圖來了!蒐羅百間廠商,行銷人愛用的6大類工具一次看

MarTech(行銷科技),大概是近年行銷界最火紅的詞之一。

MarTech等於 marketing(行銷)+ technology(科技),泛指一切優化行銷工作的科技方法,近年已經被廣泛地討論,特別在歷經一場席捲全球的疫情後,企業無論做什麼,都得把「線上」這一條通路算上,也必須想盡辦法累積第一方數據,做到更精準的行銷,也越發凸顯 MarTech 的重要。

縱橫行銷界與軟體界超過 20 年的老手史考特・布林克(Scott Brinker),自 2011 年起,每一年都會發布一張最新的 MarTech Landscape(科技行銷地圖),從一開始只收錄 150 家廠商,到了 2020 年,已經高達 8,000 家。

在此之後,美國、加拿大、德國、法國、瑞士⋯⋯各國都有了自己專屬的 MatTech 地圖後,台灣也終於在今(21)日,隨著亞太行銷數位轉型聯盟協會(簡稱 AMT)正式成立之際,有了第一張屬於台灣自己的 MarTech 地圖!

台灣第一張 MarTech 地圖,耗時一年研究製作

這一份 MarTech 地圖,是由 AMT 協會四位共同創辦人:李奧貝納大數據品牌首席顧問高端訓、智策慧品牌顧問公司執行長陳茂鴻、國際公關協會理事長吳秀倫和國際廣告協會理事長黃燕玲,一起攜手諸多業內人士,花了幾乎整整一年的時間才研究而成。

他們把台灣的 MarTech也分為六大領域:廣告技術、內容與體驗、社群與關係、商業與銷售、數據及流程與管理。

台灣Martech地圖。(點圖可放大)
圖/ AMT(亞太行銷數位轉型聯盟協會)

「連我們都花了這麼多時間去找這些廠商,我相信想涉入 MarTech 的企業也會遇到一樣的問題,這一張地圖就像給企業一張『選單』,在台灣可以真的找到適合的工具、找到這個工具的服務廠商,用的方便,」陳茂鴻說道。

AMT 透露,這一份地圖雖然目前只有 100 多間廠商,但來來回回經歷不少步驟討論、篩選:

  1. 首先,國外版本有 8,000 家廠商,得先篩選在台灣到底哪些能用?
  2. 其次,得設關鍵字搜尋,找出有哪些 MarTech 廠商不曾被注意,但仍為台灣營運?
  3. 最後,得一間間上官網研究查證,確定該公司是否存在?是否能長期營運?

陳茂鴻表示,這僅僅是「第一版」,讓想要開始行銷科技的企業,有落腳的第一步,也避免他們選錯合作夥伴、走錯方向,造成成本過高,未來仍會持續迭代更新。

第一個跨界數位行銷轉型聯盟,前王品集團品牌總經理發起

AMT 由前王品集團品牌總經理高端訓發起,他前前後後在王品集團、奧美集團都任職了 12 年,現在為李奧貝納大數據品牌首席顧問。

amt 高端訓
高端訓在現場宣布,自己率先投資協會 10 萬元。
圖/ 唐子晴攝影

「我發現在大數據轉型過程中,企業不知道有哪些行銷科技可用、又有哪些成功案例可參考,反過來說,這些行銷科技廠商也不容易接觸到 b2c 企業,沒辦法解決他們的痛點。」

於是他與陳茂鴻、吳秀倫及黃燕玲,共同發起「跨界」成立該協會,成員包括廣告公司、媒體公司、公關公司、學界、商界、大大小小的品牌⋯⋯如今已經有160個正式會員,30%業者來自中南部。

AMT 透露,未來除了將舉辦各式行銷課程、會員小聚,讓彼此有更多機會溝通交流外,希望能跳出台灣市場,帶會員走向海外,經營亞太市場的生意。

責任編輯:錢玉紘

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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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