股癌、百靈果都叫他「乾爹」！正成集團靠哪2招搶攻音訊產業？|數位時代 BusinessNext

這幾年，音訊產業蓬勃發展。數據追蹤網站Chartable指出，2020年全球新增了88萬檔Podcast節目，相較於2019年是翻倍成長。在台灣，去年更被稱為Podcast元年，本土Podcast平台聲浪（SoundnOn）的App總下載量，全年有50倍以上成長。

在這股商機崛起之前，成立超過60年的正成集團早已提前布局，搶攻音訊市場，目前在Podcast界的音訊設備，正成市占率超過8成。甚至，股癌、百靈果News、台灣通勤第一品牌等台灣Podcast的「三本柱」，都會喊他們一聲「乾爹」，因為他們一開始使用的錄音設備，都是由正成贊助。

正成集團是全台最大的影音設備代理商，在相機、攝影、電影界的設備器材，他們幾乎囊括8成以上市占，且牢握幾個最大品牌，像是全球最大電影器材廠Arri、瑞士頂級燈光品牌Broncolor，都是他們的客戶。

會從既有的攝影相關器材踏入音訊市場，則是靠著正成第四代、現任副總經理丘紘豪的觀察，替集團成功轉型。

講求「同心圓理論」，搶下Rode品牌代理

丘紘豪說，正成集團有一個「同心圓理論」，在一個產業當中，一定要先代理到全球最大、最優質的品牌，接下來其他相關設備的品牌，想進亞洲、進台灣，也會第一個想到正成。

在2014年，丘紘豪就接觸全球前3大的麥克風設備品牌Rode，並成功搶下台灣代理。

「一開始是觀察，我到國外參展，發現來採訪的各個記者，使用的音訊器材都是Rode。」丘紘豪說，後來他們做市調，發現 Rode 在歐、美非常權威，但在亞洲知名度還不高，因此看到機會，主動與對方連繫。

當時，代理Rode的是一間音訊設備公司，但正成是影視設備代理，兩者還是有本質上差異，Rode為什麼會同意？

「我們談的很開心，他認為正成很像美國的B&H Photo Video（編註：攝影器材零售商），讓消費者想要什麼設備，都能在我這邊找的到。」換句話說，正成的藉著同心圓理論創造的品牌群聚效應，吸引了Rode的注意力。丘紘豪說，成績面也確實不錯，他們代理Rode才半年，營收已經超過前一家代理商一整年的業績。

提早贊助Podcaster，口碑行銷提升市占

有了最強的音訊設備，丘紘豪的下一步，是在Podcast爆紅前，就贊助幾位Podcaster，像是股癌、百靈果News、台通。

他解釋，這麼做有兩個利基點，首先是這幾位Podcaster爆紅後，當其他後進者詢問他們使用什麼錄音設備，正成的名字就會慢慢曝光。「一開始，吳淡如的節目被聽眾說音質很差，我們也去找她合作，贊助她之後，聽眾馬上覺得改善很多。」

其次，這些KOL的粉絲如果想買音訊設備，他們在頻道上也會分享正成的購買平台，丘紘豪再分潤給KOL，等於網紅替他們做了一次口碑行銷，雙方互利共生。

他指出，其實種商業模式不僅限於Podcast，早在Youtube崛起時期，他就採用類似方法，贊助Youtuber很多相機、空拍機、腳架等。目前，正成長期合作的Podcaster有60～70位、Youtuber則有近300位，「到後來，他們會覺得如果被正成贊助，是一種認證。」

正成在音訊設備代理方面的營收，2019～2020年暴增20倍，占正成集團總營收達15%。丘紘豪的下一步是，要成為影視、音訊的最大通路商。

他說，現在很多競爭對手，都和他們簽經銷合約，把產品放到正成的平台上。這是因為，正成手上有200個品牌，對方可能只有5個，由於知名度不夠，乾脆從競爭轉為合作，讓正成來賣，「我希望像是亞馬遜一樣，只要跟拍的、聽的相關的設備，消費者都會第一個想到我們。」

本文授權轉載自：經理人月刊

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責任編輯：傅珮晴、蕭閔云

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。