金色三麥橫掃廣告獎!法規關不住創意,如何把100家「鹹酥雞攤」變行銷好夥伴?
金色三麥橫掃廣告獎!法規關不住創意,如何把100家「鹹酥雞攤」變行銷好夥伴?

金色三麥與廣告代理商夢之怪物聯手,在2年內獲得超過70個行銷獎項肯定。酒類行業先天受各種法令限制,如「不能線上販售」等並未綁住他們創意,讓人好奇屢屢獲獎背後有哪些訣竅?

「不能只想著要推廣商品,要回歸思考自己的品牌使命是什麼?要想未來,不是現在的服務。」金色三麥副總經理凃宏慶在2021年未來商務年會表示。

以金色三麥的「小辦桌」活動舉例, 透過與全台100個鹹酥雞攤合作,將各個食材轉化成祝福菜單,鼓勵三五好友歡樂團聚,僅在廣告最後告訴觀眾各地的鹹酥雞攤附近都有超商,可以買啤酒配炸物更開心。

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他解釋,每個品牌都會需要有兩種連結,一個是直接的連接詞,以牛奶來說是濃、醇、香;另外則是使用場景的連結,像麒麟啤酒會想到日式居酒屋,百威啤酒會想到KTV,台啤則是熱炒店。

因此,金色三麥選擇用「#今天喝好一點」的文案來強化品牌認知與好感度,目的是想讓消費者看到金色三麥能想到日常生活的飲食文化,過程中並加入了聊天機器人(chatbot)和區域廣告,達成另外一種O2O(Online to Offline),沒有實際轉化訂單,而是讓消費者想到鹹酥雞與啤酒。

他解釋,就像疫情之下需要管理體重BMI數值,一間公司其實的品牌行銷方式同樣得關注BMI,B指的是品牌核心價值(Brand)、M代表行銷管道(Martketinng)、I則是如何執行策略(Implementation)。

對金色三麥而言,品牌代表了3個名詞:「誠實、利他與分享」。

像是小辦桌活動就運用到品牌核心概念「利他」、「分享」,不光是要賣自己產品,也主動希望能幫助全台灣的鹹酥雞攤做生意。

提醒您「禁止酒駕」,「飲酒過量,有害健康」

當然,金色三麥也有失敗的時候。身為台灣開放民間釀酒後第一批德式啤酒公司,2002年試過大麥、小麥、黑麥等不同原料,並以2公升、1公升的包裝試圖推廣啤酒至各個餐廳,但嘗試了2年成績都不如預期。

2004年起,金色三麥開始建立「餐廳」兼賣酒,逐漸擴張餐飲版圖,至今有超過13個實體門店。

凃宏慶認為,金色三麥發展的關鍵轉折是2009年,當時公司收到顧客的回饋是「產品Me Too做得很好,但少了Me Only」,因此更加努力思考獨特性,最後才有了高知名度的「蜂蜜系列」。

金色三麥的啤酒產品朝「大眾」與「精釀」兩個方向發展,除了蜂蜜系列還有各種結合在地食材特色的「原創系列」。目前在全台超過1.2萬個超商、超市與量販店販售,並外銷至日本、中國、香港、馬來西亞,以及全球30幾家5星級飯店。

他強調,品牌與行銷需要長期累積,「創造話題只是一時,最後還是要看品牌想走去哪裡。」


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責任編輯:錢玉紘

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關鍵字: #未來商務展
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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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