你的行銷手法,像是對路人求婚嗎?Google數據策略長:請先培養客戶關係
你的行銷手法,像是對路人求婚嗎?Google數據策略長:請先培養客戶關係

作者尼爾.霍恩(Neil Hoyne)是Google首席數據策略長,擁有10年以上的行銷經驗,本書將結合Google與知名企業實例,教我們問對問題、掌握人性、讀懂顧客的暗示,並聚焦在最有價值的顧客身上。

一名數位行銷人走進一家酒吧……

……然後對他看見的第一個人求婚。很瘋狂,對吧?但這正是企業在做的事,這正是數位行銷。如果行銷團隊拿同一個問題去問夠多的陌生人,或許一百人、或許一千人,終究會有人點頭;但行銷人卻只給自己一個時刻、一個機會去產生結果,並且把每次互動都視為一模一樣的過程。他們所能改變的其實很有限─他們的穿著、走進哪一間酒吧、所說的話語。然後,執行長就會問:為什麼沒有更多人點頭?

因為別人玩的遊戲不一樣。他們打招呼,他們展開對話,他們提出問題並實際聆聽答案,讓事情發展下去。他們開始建立一段關係,一次一小步,然後他們自問:「這段關係會有未來嗎?」他們的數據給了他們答案,他們據此採取行動。

星期六的午後,一位女子走進一家精品鞋店,看著一雙高跟鞋。無可避免地,一名店員趨前跟她說話。「需要幫忙嗎?」那名女子不理會店員,又多看了幾眼那雙高跟鞋,然後便走出店外。

或許是鞋子的款式、昂貴的價格,或者只是穿起來勢必痛得要命;但無論她有什麼理由,她都不打算購買。 還是……她想要買?

那名女子當天稍後又回來了,上演相同的場景。打招呼、短暫的興趣、迅速退場。第三次、第四次、第五次,然後到了隔天,一樣的事情又再度發生,後天也是。店員不斷調整他們的策略,這次微笑、下次讚美,任何事情都好,只要能讓她買下這段時日以來、她一直在看的那雙鞋子。

然後,她終於買了。從她第一次進到店裡的將近兩星期之後。

那雙450美元的三吋高跟鞋,售出!

這次有什麼不同嗎?最重要的是,那家鞋店可以學到什麼教訓,以複製這項勝利結果?鞋店什麼都沒學到。事實上,這名女子從未出過家門。她每次逛的都是那家鞋店的網站,而且,她拜訪了那個網站262遍。竟然沒有人注意到,沒有人插手,沒有人學到教訓。她的體驗迷失在充滿無數他人的試算表之中──成為那些被簡化為「轉換率」(conversion)的母親、丈夫、老朋友和高超專業人士。

那家商店可以記錄她的每次訪問,那算不了什麼。然而,他們每次都用相同體驗去歡迎她。她的每次訪問都被視為她有興趣,進而墊高了他們的投資金額,因為他們用更多線上廣告去追求她。當然,他們最後賣出那雙鞋了,但是,即便獲利率40%,商店最後仍是虧損的。

而他們永遠不明白原因。

事實是,包括我自己在內,數位行銷人更擅長發表聲明,而不是對話。不難想像我們在一間酒吧裡走向陌生人,帶著無比強烈的30秒行動呼籲與近乎痛苦的急迫感。「你現在就該跟我結婚。只剩下一個我了!」如果你回答的話,願上帝保佑你,我們甚至可能在接下來兩星期尾隨你到其他酒吧。你懂的,以防萬一。

透過Google賣出的第一件商品是一隻龍蝦。位於加州的某個人坐在電腦前,點擊了一則新鮮緬因州龍蝦的搜尋廣告,買下一隻兩磅重的龍蝦。翌日,一尾活跳跳的龍蝦便被裝箱送到他家門口;那隻龍蝦對過去24小時的經歷必然是一頭霧水。

google search
透過Google賣出的第一件商品是一隻龍蝦,然而顧客下一次採購選項,可能是從各種比價網、評論甚至社群媒體上。
圖/ Unsplash

這種對話在當時有效。

然而,如今這個人有數十種裝置與無窮的選項可進行下一次採購。龍蝦比較網站、龍蝦折價券代碼、龍蝦評論。Instagram有超過480萬則貼文希望啟發你用不同方式料理龍蝦。有一隻龍蝦甚至成為社群媒體上的網紅,形同發出一項揭露整體網紅產業真相的聲明。

現在的對話沒那麼簡單,它們充滿細微差別與機會。但大多數企業都沒有跟上、依然墨守成規,認為衡量單次互動──「現在就跟我結婚!」──的價值,必然比透過長期耕耘關係來收獲報酬更為重要。

一定要是這個樣子嗎?絕對不是。我們日常生活中隨時都在對話,這是人類活動的方式。我們閱讀,我們聆聽,我們參與。我們的祖先聚攏在營火前,產生了解、信任與同情。我們跟他人吃飯,就會了解他們;我們與家人共度時光。我們在商業上也這麼做:各種主題演講、Zoom視訊會議,以及廠商贈送廉價塑膠筆的商展。

人們對品牌和網站也是抱持相同看法。他們談論品牌和網站的方式,彷彿它們是真人似的。我愛這家公司!我討厭那家公司!我愛這個網站!

但是,公司會報答那份愛嗎?大概不會。

如果這令你想起自家公司的行銷,那也不能怪你。我懂的。行銷背負數十年的壓力,必須證明自己的業績,才能在時機好的時候為成長提出理由,在時機壞的時候為預算提出辯護,並且在不好不壞的時候抵禦行銷只是成本中心的錯誤想法。

然而,這種效力是有限的。如果顧客所到之處都看見相同簡訊,被沒完沒了地追著跑,很容易便會完全無動於衷。不過,行銷人員已開始看出對話的價值,不僅是因為其提供大量的顧客資訊,也是因為他們能因此甩開競爭。他們脫穎而出,他們獲勝。

這使得大幅轉變已是無可避免。 最佳企業與顧客間的互動已從要求立即回應的快速訊息,轉變為更為深入、更持久的對話。 在酒吧裡出糗的「現在就買」行為,也會讓你在線上吃不開。如果你無法獲悉及回應顧客發給你的信號,你根本不可能保住行銷領導人的工作。

到頭來,必須透過不同的鏡頭去審視「行銷」──對話的人性鏡頭。我們已經知道怎麼做了,只需要學習如何在不同環境下做即可。

用數據讓客人買不停-立體書
圖/ 時報出版

本文授權轉載自《用數據讓客人買不停:Google策略長教你解讀數據,善用對話打造長久顧客關係》,尼爾.霍恩(Neil Hoyne)著,時報出版

責任編輯:蘇柔瑋

往下滑看下一篇文章
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓