聰明地「和媒體共生」
聰明地「和媒體共生」
2003.02.01 | 科技

傑尼斯怎麼行銷藝人,確保走紅的機率?幾乎有一個序列性模式:就是從演電視劇開始,唱主題曲,然後辦演唱會,最後正式出道推出唱片,這個過程中,怎麼去運籌媒體,扮演著很重要的角色。
日劇《愛情白皮書》、《長假》捧紅木村拓哉,《人間失格》捧紅近畿小子,《魔女的條件》捧紅瀧澤秀明,你會發現傑尼斯不是一開始就靠出唱片去捧紅偶像,因為這時力量不夠、根基太淺,所以先會策略性地讓藝人去演電視劇,如果能搭配到好戲,就可以成功打下偶像基礎。
這是有步驟的方法論,比台灣的行銷細緻多了。
近畿小子在1994年演出《人間失格》,因為編導、卡司都強,創下最高收視後,近畿小子就非常受歡迎,這就是很典型的「偶像管理學」。學生劇是傑尼斯藝人常開始走紅的節目類型,因為主要目標觀眾是少女族群,傑尼斯少年偶像藝人很容易受到少女族群歡迎,先要有一開始的認同,後續加深加廣的認同,就可以有條裡地操作。
但要經營人氣偶像沒這麼簡單,不是一部戲就夠,傑尼斯不會靠一部戲就想捧紅偶像,這不符合它的經營邏輯。以近畿小子來說,演戲走紅之後,若照台灣作法當然是立刻發唱片、組團出道趕快趁勢捧紅。傑尼斯卻只讓近畿小子辦演唱會,硬是等到1997年,整個市場都非常期待、極度壓抑的情勢下,才推出單曲和專輯,果然兩張同時都拿下銷售第一。除了醞釀期待,其實也是先測試唱片市場,因為靠電視劇走紅後,歌曲能不能受歡迎還要靠演唱會的市場反應得知,傑尼斯是非常謹慎的。它們有一套解讀市場的心理學,是由緊密地監控群眾發展得來。

不會靠一部戲就想捧紅偶像

「和媒體共生」,是傑尼斯的另一高明策略,但它同時也具有「控制媒體」的力量。傑尼斯當然深知媒體力量,藝人先靠連續劇、綜藝節目走紅,但是在藝人走紅後,就會開始策略性運用掌握明星的優勢。比如說,想請傑尼斯藝人演出連續劇,就一定得讓他唱主題曲、甚至防堵非傑尼斯系統的少男偶像團體上媒體,因為它手上握有最紅的偶像,媒體想賺錢、高收視率都得靠傑尼斯。用商業術語來說,這就是產品壁壘,既進攻又防守。
不過,這陣子日劇缺乏代表作的疲軟現象,也讓傑尼斯過去獨霸市場的情形出現一些變化,收視率不如從前,傑尼斯和媒體共織的網子出現了一些裂縫,非傑尼斯的少男偶像團體w-inds趁勢走紅,這在以前是很難發生。
所以,為了避免集中單一市場風險,傑尼斯這幾年很重視台灣、香港、韓國等海外市場,除了最終目的是進軍大陸,我覺得也是打算從海外反推、再造人氣的策略,V6就是一個例子。
一旦在海外走紅,可以吸引媒體報導重新塑造偶像的人氣形象。由這點看,傑尼斯的媒體策略是非常靈活,非常強悍。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

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。

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