「多重宇宙個人行銷」時代來了!LINE祭兩解方,用數據精確畫出消費者輪廓
「多重宇宙個人行銷」時代來了!LINE祭兩解方,用數據精確畫出消費者輪廓

「疫情趨緩、排隊人潮再次出現,但戰爭跟通膨的影響,也導致消費者用錢更保守,企業在編列行銷預算時也一樣。」LINE台灣執行長陳立人指出,為了幫助企業更精確地投放廣告、推播訊息,LINE祭出兩大工具,讓每分行銷預算都能發揮最好價值。

睽違3年,LINE再次實體舉辦行銷年會,這次以「多重宇宙的個人化行銷」為主題,說明每個人有不同面向的多重角色,可能是飼主、家長、員工、極限運動愛好者等,在每個「宇宙」下,消費者都展現了不同樣貌。

在「多重宇宙」的趨勢下,LINE認為新型態的數位行銷,需掌握消費者的「時空」足跡,從接觸品牌、購物,到客服,並透過虛擬與實體地點的資料匯集,建立多重宇宙下的個人化行銷策略。

對著年會上數百位的行銷人員,LINE說明未來用於官方帳號營運的數位工具將有3大發展重點: 個人化體驗 、數據記錄虛實整合 ,以回應消費者新時代的樣貌。

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LINE Business的三大發展重點:個人化體驗、數據記錄、虛實整合。
圖/ LINE

LINE是日本和台灣最多人使用的通訊應用程式,根據廣告科技公司TenMax ADTech Lab的《Digital 2022: TAIWAN》指出,LINE在台灣的市佔率高達95.7%,已深入台灣人的日常。

更進一步看,超過8成的LINE使用者,曾透過品牌的官方帳號與品牌互動,因此品牌更要抓住機會,和消費者溝通。「官方帳號已經成為品牌與顧客溝通的橋樑。」LINE台灣企業解決方案事業部總經理王俞蓉形容。

為此,LINE根據線上、線下行銷場景,推出了2大行銷方案,協助品牌透過官方帳號,為有多重角色、多元需求、多樣行為的顧客打造出「多重宇宙個人行銷」策略。

拓展線下場景:增加LINE Beacon據點,助官方帳號更全面推播行銷資訊

LINE發現,用戶中有超過5成會常態開啟藍牙,當中30~39歲的用戶開啟藍牙的比例更高達62%。陳立人觀察,隨著藍牙耳機普及,消費者手機藍牙轉為常態開啟,LINE Beacon比過往更容易觸及到消費者。

LINE Beacon是LINE推出的藍牙訊號發射裝置,能把店家的特色服務、促銷訊息,發送到鄰近消費者的手機LINE上,吸引顧客登門拜訪,多半裝設在台北捷運、百貨美食街等。2023年起,LINE將擴大使用場景,要把LINE Beacon裝進熱門商圈、酒吧、便利商店。

LINE台灣企業解決方案事業部品牌營銷總監鄧傑方補充,在熱門商圈佈局上,將與行動電源租借品牌ChargeSPOT合作;在便利商店的拓點上,將攜手7-11、全家,拓展更多LINE Beacon的網絡節點。

鄧傑方指出,品牌方可以思考目標族群的出沒地點,依此推播訊息。舉例來說,如果行銷受眾是電影愛好族群,就能選擇以熱門電影院為中心,向鄰近的用戶推送通知。

往前展延消費者數據:在還沒加入官方好友前,就紀錄客戶購物需求

隨著回歸實體場域的人潮增加,「把客戶帶到店裡面之後,品牌做了什麼事?」成為品牌的下一個任務。鄧傑方說,繼創造品牌與消費者的連結、增加實體場域之後,下一步的重點是「數據再應用」。

LINE台灣企業解決方案事業部廣告產品總監洪易群表示,LINE協助品牌以購物時間點為基準,往前回推——從消費者尚未成為官方帳號好友時,就開始分析消費者的偏好,並往後延展——記錄消費者在購物後的客服需求。

LINE將購買行為區分為探索、購物與客服三階段旅程,並說明LINE如何協助行銷。

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LINE將購物體驗分成3階段:探索旅程、購物旅程與客服旅程。
圖/ LINE
  • 第一階段:探索旅程 。在購物行為尚未發生時,除了消費者在尋找心儀的產品,品牌方也在尋找對應的消費者。LINE將於今年12月推出「LINE企業管理平台」服務,讓擁有多個品牌的集團可一站式管理各品牌的會員數據,在用戶授權後,也將提供品牌交叉分析各項廣告成效的工具。 除此之外,也將開放「官方帳號好友數據進階應用」,品牌可以在用戶授權下,分析已與官方帳號成為好友的消費者帳號資訊,包括消費者的網購行為、購買力、購物通路、追蹤的官方帳號類型等,藉此掌握更精確的用戶面貌。

  • 第二階段——購物旅程。 降低消費者與官方帳號之間的互動門檻,並增加互動的模式,來增加與消費者接觸點。像是讓消費者還沒加入官方帳號好友時,就可以預覽官方帳號內容、進入聊天室內互動。品牌方得以藉此在消費者尚未決定購物時,讓消費者有更多機會了解品牌。

  • 第三階段——客服旅程。 在購物之後,當消費者對物品有問題,都會到官方帳號提出回應。而藉由導入CLOVA Chatbot人工智慧服務,不僅降低對人力客服的需求,更進一步,AI能從對談的文字語意來分析客戶的意圖,並貼上語意標籤。

洪易群表示,長久累積的客服語意資料庫,會形成新的顧客洞察,讓品牌更了解客戶需求。

不論是從官網、App、實體門店而來,鄧傑方認為,每個會員在品牌資料庫裡面,身份圖譜應該要獨立存在。也就是品牌方必須仰賴更精確的消費者輪廓,用更精確的方式行銷,取代用「打包」的方式,一次對大群用戶推廣一樣的資訊。

LINE再次強調,今日的消費者的面貌多樣,已經不是靠常識想像就能完整描繪,建立多重宇宙下的個人化行銷,非常仰賴「數據」與「數位工具」的整合。而LINE除了提供工具(如官方帳號)之外,將更往下一步發展,正如陳立人所說:「LINE最好的資產,就是數據。」

責任編輯:林美欣

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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