如何利用公開數據思考行銷佈局,解決行銷不斷徒勞的窘境
如何利用公開數據思考行銷佈局,解決行銷不斷徒勞的窘境

從人類有行銷概念始的歷史發展,大體可以分為五個主要的階段,分別是「1920仰賴業務銷售表演技巧的年代」、「1950開始導入市場研究概念的時代」、「1990強調建立公司與客戶之間關係的年月」、「近期混合市場研究價值與客戶關係,創建以客戶為中心的戰略」,到「現今建基在大數據與人工智慧上的數據行銷」。

你是否有仔細思量過擔負起「行銷」這名詞的工作,該如何賦予它新的意義或獨特的見解,以期讓你的工作做得更出色?面對這前所未有的COVID-19大浩劫,所有的產業無一不被顛覆,我想從不同切角的「數據」著墨,讓你我在操作所謂「行銷」的行為時,能更聰明、更有策略,且不再被逐年升高的廣告費用綁架!

洞悉「逐年升高廣告費用」的本質!

我們先來看看人類行為與商業行為之間的關係,當一個行業的需求大於供給時,行銷的角色與需求就會下降,甚至為零!看看現今各國政府爭搶的「晶片」,供給的廠商清清楚楚,幾乎無需任何行銷角色置入;反之,當一個行業的供給大於需求,行銷的角色與需求會被大大提升,越競爭的產業,為求產品或服務被看見,在行銷的花費上會更大,對於行銷內容的創意性與吸睛性會更要求。

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當一個行業的需求大於供給時,行銷的角色與需求就會下降,與之相反,當一個行業的供給大於需求,行銷的角色與需求會被大大提升,越競爭的產業,在行銷的花費上會更大。
圖/ Flickr CC by Mike Cohen

因為各行各業均已呈現飽和狀態,這也說明為何現在的行銷越來越重要。來看看台灣最盛行的臉書,2020年各行業CPA的平均成本,最貴的前三名分別為新聞媒體相關,每次均價為台幣約為1,600,其次是金融理財相關,均價為台幣約為1,200元,最後是美妝與健身相關,約為1,100元。

試想,如果你是一名銷售健身課程的教練,透過臉書行銷,希望能導入願意試上課程的學員,但單一個學員,你就得先花費約1,100元台幣讓他除了看到你還有意願接受你的服務,這不是顯而易見的一門賠本生意嗎?現實社會就是,許多產業大家似乎卯足全勁在做賠本生意,但披上一個很有願景的說法,擴大市場規模,取得先機,建立規模經濟後,可自動進入經營成功的境界!

真的是這樣嗎?細數這十年來失敗的案例:已結束營業的家事服務業Homejoy、史上最燒錢的新創Uber,與特重行銷的Elon Musk所創辦的Tesla,每天以幾億的規模在燒錢!究其要成功的本質,若你沒有好好扎跟在自己的服務或產品上,客戶是完全不會有黏著性的。巨額行銷花費只會一昧的助長科技巨頭擁有更大的權力反噬你。

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圖/ TORWAISTUDIO via shutterstock

一家受疫情影響幾乎零營收的公司,如何利用公開數據快速反轉並創造3倍營收?

這邊先用TentCraft案例跟大家分享,美國的TentCraft是一家面向公關公司提供戶外音樂會等活動的訂製帳篷服務公司,但疫情期間,全球幾乎無任何活動在進行,原先,公司高層所關注的是疫情的相關數據,如確診與死亡病例在各州,各市,甚至各鄉鎮的分布狀態;於此同時,有人注意到了一件事,醫院為了防堵疫情擴散,在醫院外增設臨時檢驗區,臨檢區不就表示將有大量搭設帳棚的需求?

這一發現,讓原先3月份已消失的60萬美金營收,在快速調整方向後的前二個月營收便暴增200萬美金!於此過程,行銷團隊先根據Our World in Data所提供的數據,篩選出受疫較嚴重的區域,廣撒2,000至3,000封陌開的信件到各醫院的相關主管單位,後續在觀測其開信率,客戶回覆與其對話狀況,釐清該接觸的目標對象?他們的痛點?需要什麼樣的服務解決問題?

清楚整個脈絡後,由業務團隊接手,利用上述觀察與數據,理出更聚焦的100至200的客戶名單,針對客戶問題,提供客製化需求與內容,逐一攻克並結單。這是一個僅使用公開數據,就能快速讓其業務成長的案例。這邊想要提倡與聚焦的一個重點是,行銷所關注的數據,並不僅在於已發生的數據,此類數據很難讓你感受到更高格局的趨勢發展,也容易讓你誤判當下的情境,導致重複一而再,再而三的數據誤判中!

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圖/ shutterstock

如何利用垂手可得的數據資料,最佳化你的泛行銷決策?

玩一下聯想遊戲,當你看到「全球十大億萬富翁最多的城市排名」時,你的直覺會想到什麼?再深入理解後,又會感受到什麼?如果你所販售的是跟高端有關的產品或服務內容,你是否會根據排名變化,在行銷廣告的區域預算分配上有所不同?更進一步,是否可以就已揭露的資料邏輯,去沙盤推演,接下來有可能的興盛區域在哪裡?積極的早對手先一步策劃線上與線下的行銷佈局?

數據的有價與無價,端看人們後續如何解讀與利用它,最低端的是僅作「數據內容」的傳播,高手是讓這些數據產生更有意義的價值與解決方案!公開數據垂手可得,這裏推薦《Our World in Data》,你可以根據不同的主題,瀏覽他人如何利用數據做更深入的思考,並提出建議或提醒事項。

除此之外,投資用的經濟指標更是珍寶,消費面數據包含汽車銷售、連鎖店銷售、消費者信心、成屋銷售與未充分就業等;重要經濟指標如人均國內生產毛額(GDP)、生育率、生產者物價指數等,這些數據如何與你的產品或服務做關鍵性的聯想?以近期備受關注的「生育率」為例,究其本質,人類的誕生是性行為的結果,此結果將驅動未來幾十年的支出模式,不同世代的發展模式並非全部類似,二次大戰後的嬰兒潮,創造了人口統計上一個很大的起伏,並驅動20世紀後半葉至21世紀初期很多趨勢,但至此以後每個世代就統計領域上來看,數量都相較於上一世代少,且越來越少。

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圖/ Flickr CC by EpicTop10.com

對此我們可以延伸了解的面相有幾個,包含「越富有的國家,生小孩的誘因會減少」、「經濟體越富有,家庭結構就越小」、「家庭結構越小,可供教育,汽車和房屋使用的所得就會越高」,類似這樣的延伸理解,便可以佈局在整體的行銷策劃與謀略中!

結論:

  • 拋開只有大公司才有大量積累並可供分析的數據迷思,此時此刻,企業所面臨的是無時無刻需切入新市場,甚至未知的市場,有時所積累的大量數據甚至一無是處。

  • 一個有創意的行銷,要成功應建立在對於全盤數據的掌握上,猶如棒球的打者,精準算計好球帶後,打出漂亮的一記全壘打!

  • 身處在商品與資訊氾濫的時代,在人人競相爭取數秒的眼球聚焦時刻,在那麼難以獲得關注的年代裡,透過「跨界」與「價值」的角度思考行銷的本質,洞悉本質,大幅提升行銷策略的成功機率。

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

關鍵字: #大數據行銷
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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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