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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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