【陳建銘專欄】強化行銷力必練兩大「核心肌群」!別只是盲目砸錢出招
【陳建銘專欄】強化行銷力必練兩大「核心肌群」!別只是盲目砸錢出招

最近常有客戶問我,「每天出現那麼多新的MarTech(行銷科技)解決方案,都說全方位多功能,到底該怎麼選?」

這兩年,全球新增的MarTech公司少說有幾千家,一來拜新冠狀病毒(COVID-19)所賜、二來是數位演進和消費者足跡破碎化,迫使行銷必須仰賴科技。結果就是:廣告主的費用節節高升、但要達成同樣ROI/ROAS(投資報酬率/廣告投資報酬率)愈來愈難。

MarTech工具百花齊放,讓企業出現選擇障礙。不過,與其糾結選擇什麼工具,我想先退一步,談談如何強化行銷力。

以運動健身來比喻,疫情讓大家更重視健康:爬山、跑步、單車、羽球,各種健身方式的背後,都有一個關鍵——核心肌群。大家也都知道,把核心練好,簡單的動作游刃有餘,困難的動作幾經練習也能做到。

行銷的核心肌群一:你的目標是什麼?

把當今MarTech的花俏外觀拆解開來,本質上也有兩個核心。找到它、練好它,就能在行銷上有所突破。

adGeek/Cyntelli服務的眾多客戶中,行銷目標不外乎:塑造品牌形象、新增會員、開發新產品......近幾年逾9成客戶都說要「創造營收」,我們就以它為例來分析。

「創造營收」是能量化的明確目標,那就一股腦衝刺業績達標就對了嗎?不盡然。如果只看一檔活動的結果,永遠都有最漂亮的數字。例如最近熱門的re-targeting(再行銷),說穿了只是針對快要買單的客戶推一把,等於花了很多預算,卻在小池塘撈魚,明天的業績今天先撈光。

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圖/ bluedog studio via shutterstock

同樣是「創造營收」,若想吸引更多魚群進池塘,或乾脆前進大海捕魚,策略和手段就會不同。當時間維度拉長、會員經營層面拉廣,就知道在適當時機運用哪些MarTech工具,可以把生意做得長久且健康成長。

有一個足履電商品牌,多年來一直是adGeek/Cyntelli的客戶。在企業成長過程中,我們幫它預見,隨著市場複雜化,即便投入更多行銷預算,邊際效益會遞減、業績成長會趨緩。

於是這兩年,由我們牽著客戶的手,一個cookie、一個追蹤碼,一步步建立數據,朝經營會員的策略前進,深入了解消費者的喜好及行為,重新設計行銷策略。運用這套系統,客戶找回了成長動能。在疫情最嚴重的幾個月,業績逆勢衝高,全年的ROAS也顯著成長。

所以創造營收的確可以是一個行銷的方向,但是還是要思考「目標」到底是什麼?

行銷的核心肌群二:數據、數據、數據

更精準地說是「擁有自己的數據並加以整合」。有人會說,我都有看數據,google的數據我埋很深!媒體平台提供的只是報表,並不是可重複利用並優化的數位資產,下一次想拿這些資料來做活動,就行不通。

換言之,別人給的數據,看起來精美又詳盡,其實你並沒有自主權。

企業若能建立自己的數據,每使用一次,資料品質就更加優化。上述足履品牌的案例,我們幫客戶建立CRM(顧客關係管理)和DMP(資料管理平台),透過自有追蹤碼收集各方資訊,分析後反覆使用來優化廣告投放。

有人會說,擁有自己的數據必須建立整套系統,很貴吧?其實,MarTech不見得要花大錢,只要觀念正確就能開始。很多時候中小企業反而比大企業更快擁抱MarTech,原因在於,市場環境一改變,中小企業往往首當其衝,被迫必須快速反應,因此看到好的工具就採用。

如果礙於預算,初期無法自建DMP,也可利用現成的工具,只有快速開始,有了第一筆的數據,才有後續更多優化的可能性。

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圖/ mrmohock via shutterstock

不練核心的行銷,就是賭博

我想強調,不練核心也是一種選擇。企業也可以只看眼前的成果,每次行銷活動都交給外部代操,A代理商不行就換B代理商;外部夥伴失靈就拿回自家操作。幸運的話,每次都能達標,只是成本愈來愈高,是盈是虧已算不清。

這種沒有嚴謹目標和數據支撐的行銷策略,其實就是賭博。

MarTech這兩年這麼夯,其實就是企業和廣告主希望掌握更多,不被媒體平台牽著跑,不再陷入「廣告支出大增卻更難抓到消費者」的窘境。

當兩大核心到位,不論外在環境和科技工具如何變化,在你眼前都變得清明。因為,精準的目標和數據幫你看了消費者的樣貌,至於接下來的行銷溝通,是拿刀拿斧或唱歌跳舞,就不會盲目出招了。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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關鍵字: #行銷
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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