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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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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