【觀點】過年賣東西只能忍痛打折?4大策略讓消費者「原價也買單」,秘訣一次看
【觀點】過年賣東西只能忍痛打折?4大策略讓消費者「原價也買單」,秘訣一次看

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

聖誕節、跨年感覺才剛過去,馬上就要迎接新年了。疫情肆虐的這3年,消費者已經很習慣線上的消費模式,也知道只要一有節慶,各品牌們都會祭出大優惠的活動,但要如何脫穎而出,首先就要做出「品牌個性化」。

現在「全通路」漸漸成為趨勢,除了路邊的實體門市之外,消費者也會上網搜尋,藉著評價或部落客的發文來認識品牌,所以無論是官網、電商通路、PTT、Dcard或臉書粉絲團,每一個曝光的地方都需要注意評價,稍有不慎,很有可能就野火燎原,抵擋不住「鄉民們」莫名的攻勢。

根據Dynata與Redpoint Global在2021年合作的調查結果顯示,有80%的消費者更願意購買提供客製化體驗的品牌,這也是除了打折、降價之外,吸引客戶的更佳方法,電商品牌該怎麼創造差異化,讓客戶願意買單?

shutterstock_374017405_shopping.jpg
圖/ oatawa via shutterstock

不要一昧殺價!四大策略讓消費者留下鮮明印象

商品要能賣出,殺成一片紅海、「毛3到4」的價格競爭是下下策,市場上永遠會出現更便宜、品質還更好的產品,而且更新的速度只會愈來愈快,若是能建立鮮明的品牌形象,實現差異化行銷,除了靠「獨特性」讓消費者買單,更需要找對方法:

一、考慮目標客戶的屬性

消費者接觸品牌時,心中都會有一把尺,希望商品符合自己的形象。穿起來會是什麼樣的感覺、戴在身上、使用時會呈現出怎樣的「fu」,客戶都希望透過品牌展示自己的個性,滿足潛在情感。如何讓客戶覺得商品可以代表自己、象徵自己想要表達的意涵,創造出這樣的價值,才能拉近與客戶的距離,與客戶產生個化的聯繫。

二、細分客群資料來做行銷

除了客戶的年齡、性別、職業、教育程度、收入之外,家庭狀況及潛在需求等資訊,都可以藉由大數據的收集來完整化,從「個性定位」做為第一步,再從「自我表現」及「情感聯繫」做進一步的具體形象化,只要方向正確,消費者就會自行帶入自己想要的情境,以及自己想要表現出來的感覺。

三、觀察競爭對手的形象

有的品牌主打CP值,有的品牌主打高貴的形象,在現在的市場上,要當獨角獸並不容易,要徹底分析出與競爭品牌相近及相異的地方,好好做功課,每個顧客對各個品牌的感受不同,購買的意義及想要表達的概念也不相同,讓消費者可以細分、辨別出每個品牌的不同,才是真正走出品牌之路。

四、將品牌「擬人化」

將品牌塑造成一個「有個性的人」,消費者會注意到樣貌、個性、語氣,給人的感受……這些小細節,透過網路上的畫面或文字來呈現,都能給消費者不同的觀感。建構的過程,小到字體呈現,大到網頁底色、排列,甚至是社群小編的講話方式、文案呈現的方法,都需要預先揣摩、練習及執行,讓公司內部的人先感受一下,再在公開場合開始行銷,品牌的鮮明度一出來,自然就會吸引想要展現自我的客戶。

當然,品牌是與消賈者價值觀、喜好相同的「個性」,無論是純真(Sincerely:實際、誠實、健康、快樂)、刺激(Exciting:大膽、英勇、想像豐富、時尚)、稱職(Reliable:可靠、智能、成功)、教養(Sophisticated:高貴、迷人),或強壯(Ruggedness:粗野、戶外),這5大人格特徵是最基本的元素。例如Benz就給人「教養」的個性,是給上層階級、有迷人的感受……將不同的個性導向融合在一起,展現出特殊的面貌,將決定客戶是誰。

每個人的個性不同,品牌自然也會不一樣,設定出品牌「最大公約數」的個性,將能吸引到最多的消費者,但如何拿捏,就要邊走邊修正,也對於未來和媒體溝通、與消費者聯絡時,留下深刻、統一及持續的印象,而且還要讓消費者有「信任感」,才是真正的加分。

marketing
圖/ Digit Spark 提供

打造吸客策略,數據是關鍵

除了品牌個性化之外,「數據收集」也是讓規劃節慶時事半功倍的策略之一。

一、客戶資料的收集
隨著Google逐漸減少第三方cookie,「數據隱私權」已經漸漸成了共識,品牌必須要靠一己之力來搜集消費者的數據,這也是保障業績的最基本契機,畢竟「做生不如做熟」,讓顧客變成忠實顧客,持續消費,才是最穩定的收入來源。藉由獲得第一方數據,提供客製化服務,提升轉換效益,讓品牌變成消費者願意推薦給親朋好友的「愛牌」,才能創造銷售高峰。

二、網路關鍵字的掌握
以過年來說,年前最受歡迎的關鍵字就是「年菜、年貨、伴手禮、零食、清潔用品、桌遊、新衣服、開運內衣、尾牙禮品、過年飯店預訂」,等,但年後則是另一番景象,除了2月14日的情人節即將到來、帶動「巧克力、情人節禮物、觀景餐廳」之外,因為過年多吃少動的因素下,「減重」會帶動營養食品,如益生菌、酵素等關鍵字的搜尋量,「恢復身材」會帶動跑步機、飛輪等健身器材的搜尋量,開工開學時需要的筆電及周邊商品,外宿族的日用補給,甚至是疏緩開工憂鬱的療癒小物、零食等,都會是大家「估狗」的關鍵字。而相關業者自然可以透過買關鍵字、SEO或是下數位廣告的方式,出現在消費者的眼前,從需求出發,找到能切入的共鳴點、主動創造話題,才能獲得青睞。

保持貼心、提高好感度,品牌初心不能忘!

節慶行銷規畫固然重要,但提升服務水準、提高客流量、滿意度及忠誠度,「可長可久」才是每個品牌最重要的工作。節慶過後的售後服務,主動釋出關心,也是提升消費者好感的方式。無論是關心是否正確使用產品,了解產品是否有需要改善的地方,甚至是歡迎客戶提供建議就送貼心小禮的方式,都可以幫助品牌加分,拉進關係。

再者,針對商品的屬性,甚至可以提供「訂閱型商品」,無論是保健食品、生鮮食材、料理包,或是日用品耗材……定期定量的選擇,也可以增加品牌的黏著度,「習慣」是很可怕的東西,不容易改變,給了方便,自然就難以被取代了。

無論是有感的行銷活動、將熱門商品納入組合,或是一次買齊組,甚至是晚鳥優惠,都是節慶行銷的策略方式,但回歸品牌的「中心思想」,或許才是真正的長久之道。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:錢玉紘

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