第一個為中國量身訂做的行銷管理學
第一個為中國量身訂做的行銷管理學
2002.10.15 | 科技

計畫寫一本中國市場行銷學,吳世雄整整想了5年。
從1992年擔任美商蓮花中國區總經理開始,吳世雄和中國結緣整整11年,其間擔任過資訊龍頭英特爾的大中國與亞太行銷總監,和資迅人中國區總經理,現在在北京創業當CEO。長年親身參與中國市場的變動,最深刻的體會是:在中國做行銷,台灣企業表現最差,「只有少數二線公司做出名堂,一線企業幾乎沒什麼表現。」

**問題出在哪裡?

**「台商總覺得自己比中國企業懂行銷,比外商懂中國,」吳世雄分析,這種一廂情願「自我感覺良好」的真相是:台商比中國企業不懂中國,比外商不懂行銷。
吳世雄分析,比起外商,台商的行銷操作只有「台北經驗」,缺乏在大市場的系統化管理;而外商在中國大量聘用台灣人,讓台商完全沒有更多「同文同種」的優勢。而大陸企業願意承認自己不懂行銷,引進專業、用力學習,進步非常快。「而台商還停留在利用廉價勞力的製造導向,行銷只是『順便做做看』,」吳世雄說來直搖頭:「這種『順便』的心態,造成很大的浪費和傷害!」

**從北京講到上海

**
吳世雄主張,企業需要「為中國量身訂做一套行銷策略與管理系統」,而他自己就是這個理念的實踐者。
1994年起擔任英特爾中國區行銷總監,吳世雄幾乎是「看著中國資訊廠商長大」。當時中國PC市場非常小(1993年銷量僅40萬台),主要配合大型主機銷售,大陸本地資訊廠商如聯想、方正等,PC產量都非常少。PC市場不發達,英特爾的CPU銷售自然受到限制。
為了突破這個困局,吳世雄開始尋找PC廠商,合作推廣「Intel Inside」。但每次一開會,吳世雄就非常頭痛,因為大陸廠商完全不懂行銷,價格亂訂、商標亂用。為了讓自己的產品能被正確行銷,吳世雄乾脆有系統地幫廠商上行銷課程。
「英特爾在全世界都沒做過這個事,」吳世雄笑著說:「實在是中國環境太特殊。」上著上著,竟然上出名號,北京的廠商稱呼吳世雄「中國科技行銷的黃埔軍校校長」,名聲傳到上海,上海市政府抗議英特爾「獨厚北京、忽視上海」,於是,吳世雄把課程開到上海。當1999年吳世雄離開英特爾時,大陸PC市場已成長到800萬台,HP等大型外商科技公司也如法炮製,為中國協力廠商開起各式各樣的管理課程。
不只在北京科技圈內有名,吳世雄個性活潑好動、好交朋友,長駐北京之後,竟成一尾地頭蛇,前來投資的台商、外商,總會前來交換些撇步和策略,而當地的媒體最喜歡「利用」吳世雄國際視野來增加報導深度。這些奇怪的人脈構築成特殊的訊息中心。這個人稱「internet歐吉桑」(北京則叫「因特網大叔」),信手拈來就是一籮筐的真實行銷案例,加上他多年任職外商行銷實務的訓練,朋友乾脆把他跟催眠大師類比,稱之「馬汀大師」(吳世雄的英文名字也叫Martin)。
就這樣,「馬汀行銷講堂」從北京大學EMBA開到廣州,從聯想會議室開到私人飯局,現場迴響都很大,但吳世雄開始有些困擾,「大家問的問題都差不多,」但是,中國行銷這個議題事關重大,需要一整套正規的策略和管理,沒有捷徑,也不是三言兩語就可以說清楚。
吳世雄把他這套中國行銷理論,稱為「全資源行銷管理(TRMM,Total Resource Marketing Management)」。
在這套理論中,吳世雄重視的並非曇花一現的銷售熱潮,而是長期核心能力的建立。例如,P&G從正式登陸前3年開始進行嚴謹市場研究,17年來不曾中輟;摩托羅拉大學、易利信和HP成立中國學院來培育在地的行銷夢幻團隊;聯想以經營通路建立外商不可撼動的基業。
「到中國行銷,首先,一定要大氣,」吳世雄提醒,正確的心態與理解,才是到大陸打天下的第一步。

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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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