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|數位時代 BusinessNext

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。

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。

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！

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。

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）

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命，到底 AI 電視可以幹嘛？簡單來說，AI 電視透過 AI 處理器與演算法，即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦，全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中，最讓消費者有感的是 AI 畫質優化，但許多人往往忽略了，畫質提升不只關乎演算法，更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視，正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術，精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼？不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛，首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路，讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上，導入了 AI 處理器與先進演算法，讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力，可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境（如白天強光或夜晚暗光），甚至是家庭成員的使用習慣，進而動態調整視聽呈現。簡單來說，傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題，而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後，如果硬體無法精準跟上，優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目，確保 AI 算出的極致色彩與對比，能精準落地在觀眾眼前。

AI 電視可以幹嘛？從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛？」，可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪：讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術，可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容，改善線條、紋理與雜訊，使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識：依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容，自動調整畫面呈現，比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時，True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

AI 音效優化：讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時，能放大環繞立體感；看新聞時，則優化人聲頻率，甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

語音互動與個人化推薦：減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意，當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時，AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單，真正做到懂你所想。

整體而言，在眾多 AI 電視功能中，消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大，都需要有對應的硬體執行力，而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵：不只靠演算法，硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時，大眾常有一種迷思，認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行，事實上，AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成，而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次：

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果，演算法在底層即時計算出一套優化藍圖，決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現，包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術，才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範，硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED，再搭配濾光片混色的方式，容易產生色彩混濁或亮度減損，True RGB 技術則以獨立驅動紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）三原色 LED 作為背光源，當 XR 認知智慧處理器分析影像內容，發出畫面調整指令後，True RGB 能精準響應，讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光，將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪？

跳脫複雜的規格參數，一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說，一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識；搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制，真實還原亮度、色彩與對比。

	一般智慧電視	AI電視	搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位	解決「連網與內容獲取」	解決「基礎畫面自動優化」	解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力	支援基本的數位降噪，無法因應訊號源差而改善	具備 AI 升頻技術，能動態辨識場景並優化低解析度影片	結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢，進行深度的 AI 畫面優化
背光技術	傳統常亮背光，容易產生漏光與局部發灰現象	具備區域控光，但演算法與硬體匹配度較為普遍	採用 True RGB 三色獨立背光，控光精準度極高，無溢光與色偏
色彩與亮度表現	色彩表現較為平淡，高亮處易過曝，暗部細節容易丟失	色彩飽和度高，但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然	實現豐富飽和的色彩表現層次，精準還原真實色彩
主要適合情境	看第四台、日常追劇	看 4K 串流，希望電視能自動適應不同影音內容	追求劇院級體驗，喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶

買 AI 電視時，真正該看哪些規格？

當你準備為家裡添購 AI 電視時，除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外，以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標：

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現，挑選時認準旗艦級的 AI 處理器，如 Sony 的 XR 認知智慧處理器，不只單純堆疊算力，而能模擬人類大腦的認知方式，打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」，在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節，而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質，True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術，徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格，更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力，銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1：AI 電視適合哪些人？
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家，AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2：AI 升頻會把影片變成 4K 嗎？
無法完全等同原生 4K，但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插，將原本模糊線條變得銳利清晰，結合 True RGB 的高精細控光後，視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3：買 AI 電視時，只看 AI 處理器夠嗎？
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行，電視的背光技術、控光與色彩管理能力（如 True RGB）同樣重要。軟硬完美結合，才是高畫質的保障。

Q4：AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別？
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現，觀看球賽時，能動態識別高速移動對象，即時插幀消除動態殘影；玩遊戲時，能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5：白天和晚上看電視，AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎？
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器，能根據環境光線變化動態調節畫面呈現，在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比，省去手動切換的麻煩。