企業再也回不去了!行銷學大師科特勒:無論組織或顧客,後疫時代都要整備「數位力」
企業再也回不去了!行銷學大師科特勒:無論組織或顧客,後疫時代都要整備「數位力」

由於COVID-19的爆發,全球企業都受到了衝擊。大多數企業都措手不及,因為從來沒有遇過這種全球流行病。每家企業似乎都因為營收下降與現金流問題而咬牙苦撐,同時還要管理受到疫情衝擊的員工。企業可能會發現自己面臨兩難的困境,無法訂定正確的緊急計畫來渡過難關,甚至東山再起。

疫情以及伴隨而來的保持社交距離,迫使企業必須加緊落實數位化的腳步。在全球封城和行動受限的期間,顧客日常活動愈來愈仰賴線上平台。我們認為,這不僅改變了疫情期間的行為,更對疫情結束後的行為影響深遠。

編按:暢銷書《行銷4.0》作者、行銷權威大師科特勒2021年7月帶著最新著作《行銷5.0》回歸。在新冠肺炎COVID-19大流行之際,《行銷5.0》更是回應當今行銷人員面臨的重大變動,說明市場、商業和科技面對的新挑戰與孕育的新機會。並教大家如何落實行銷科技的全新戰術,打造一對一的全新顧客體驗。

由於顧客被迫在家中待上數個月,因此確實已習慣了新的數位生活方式。他們依靠電商和餐飲外送應用程式來購買日用品。數位銀行與無現金支付的數量大幅上升;他們也透過Zoom和Google Meet等視訊會議平台進行線上會面;孩子在家中透過線上平台學習,父母則在家工作;為了消磨時間,一般大眾更常使用YouTube和Netflix來觀賞串流影片;而有鑑於身體健康變得重要,健身教練或醫生也得進行遠距指導,參見圖5.1。

圖5.1
圖/ 天下雜誌出版

企業再也回不去了。以往重度依賴實體互動的產業被迫重新思考策略:餐飲業透過增加外送來彌補內用營收的損失,設法因應這場疫情;部分餐廳改用雲端或幽靈廚房(ghost kitchen),只提供外賣訂單;觀光業改用機器清潔工針對客房和列車進行消毒,印度班加羅爾(Bangalore)機場就推出了「停車到登機」一條龍的零接觸(contactless)體驗。

由於大眾運輸乘客人數銳減,因此有些交通當局推出了微運輸服務。隨選巴士與接駁車讓乘客透過手機應用程式叫車。乘客不僅可以追蹤巴士的位置,還可以追蹤當前的運量。這對於確保實體工具、落實疫調十分管用。汽車製造商和經銷商對線上銷售平台投入大量資金,以服務日益成長的數位互動需求。最重要的是,不同產業的每個品牌都大力加強化數位內容的行銷遊戲,設法透過社群媒體吸引顧客。

企業的永續與否一旦取決於數位化,就不能再拖拖拉拉了。這場危機確實暴露了特定顧客族群和產業業者數位化的準備程度,有些是根本缺乏準備。隨著保持社交距離的規定大幅改變面對面服務的習慣,數位移民與科技落後族群可能會受到最劇烈的衝擊。另一方面,數位原生族群可能在相同情況下就如魚得水。

同理可證,疫情看似對部分產業帶來比較嚴重的困境,但沒有企業能完全不受疫情的影響。需要較直接實際互動又勞力密集的產業,可能會受到比較大的打擊。另一方面,營運高度數位化、組織又精實的產業可能適應較為良好,參見圖5.2。

圖5.2
圖/ 天下雜誌出版

4大象限,評估數位能力整備

數位化準備程度的高低決定了要採取的數位化策略。因此,必須建立診斷工具來評估準備程度。評估本身得考量供給和需求兩個方面。第一步是確定市場(需求方)是否準備好、願意遷移至更多的數位接觸點,第二步是(從供給方)評估企業把業務流程數位化以利用遷移。這兩項因素構成了一個矩陣,呈現企業在數位能力整備象限的落點。

為了說明象限中的四個類別,我們評估了六個產業部門的數位能力整備:高科技、金融服務、雜貨零售、汽車、餐旅和醫療保健。每個產業的落點是基於美國當前的情況,久而久之可能會隨著市場發展而變化。其他市場的顧客可能整備不一。每個產業業者的整備也可能各異,參見圖5.3。

圖5.3
圖/ 天下雜誌出版

評估組織和顧客數位能力整備的重要性

COVID-19疫情意外地加速了全球的數位化。企業和市場都被迫適應行動受限的情況,因此嚴重依賴數位通路。這已成為企業的警鐘,無法再拖延數位化的腳步。數位原生族群占領全球市場時,數位能力整備完成的企業已對未來的情景有恃無恐。

在數位化方面,並沒有放諸四海皆準的方法。每個產業部分與產業業者都處於不同的數位化階段。第一步是評估自身所爭取的顧客群數位能力整備,其次是評估組織的數位能力整備。根據數位能力整備評估的結果,企業需要擬定、執行不同的策略,其中可能包括顧客遷移與數位化轉型策略。

本文授權轉載自《行銷5.0》,天下雜誌出版

責任編輯:張庭銉

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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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