【觀點】要砸錢還是省著花?行銷計劃怎麼定?行銷人必備的4大商業思維
【觀點】要砸錢還是省著花?行銷計劃怎麼定?行銷人必備的4大商業思維

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

該如何制定行銷計劃?作者愛曼妲認為,商業思維是建立行銷策略的基本功,其中有四項是制定計劃時的重要觀點。

一、設定「正確」的目標

首先,身為行銷人,或是新創公司的創辦人,我們要創建一份行銷計畫之前,必須要先設定「正確的」目標。

什麼是正確的目標?很多人以為網站流量是一個目標,社群影音點擊率是一個目標,活動報名與出席人數是一個目標,甚至以為,獲取潛在的新客戶名單是一個目標。然而,這都不是正確的目標。這些是通往真正目標的「過程」與工具

真正的目標是什麼呢?一般來說,如果以當年度或是下一個年度來看,那就是我們這家公司經營管理的年度營業目標。營業目標不只是業績數字,也可能包含市佔率,獲利率,營運效率,客戶滿意度,產品品質評鑑,員工人均產值,股東投報率等,有很多不同的指標。

那麼,要依據什麼來設定目標?筆者的建議是,端視公司現在處於哪一個商業階段而論。當然,如果要更聚焦,筆者希望以自有品牌的公司來進行以下的討論,如果是純代工,會有不一樣的目標與指標,不是本文可以涵蓋。

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圖/ Tiko Aramyan via shutterstock

二、公司與品牌的生命週期在哪個階段?

接下來,我們來討論,公司與品牌處於哪一個生命週期,要設定的目標有何不同。我們可以概要區分為:初生期,成長期,高原期,衰退期(或是轉型期)。

每一個階段,公司的品牌資產不同,握有的資源不同。我們以成長期公司為例,當公司跨越所謂的新創五年死亡幽谷(年份不一定,這只是平均值),開始要邁向高速成長階段,此時期最重要的營運目標通常是:營業額與市佔率。原因為何?因為這就像是在賽道上,我們是一輛後發的跑車,前面有領先群,後方有新的追趕者,我們要做的是往前追趕市場先發品牌或領導品牌,縮短差距,甚至運用彎道超車的策略。

如果前方沒有任何車,我們是開路者,那就會有不一樣的作法,例如:聚光燈策略。運用行銷策略來產生媒體聚焦,社群討論,虛實交錯。這時候,找出獨有的關鍵字,讓市場產生好奇心,甚至帶起一波趨勢,造浪,乘浪,借力使力。

制訂計劃
圖/ Kaleidico on Unsplash

三、錢不是唯一資源,發揮創意

很多行銷人或是創辦人,一開始會認為,自己沒錢打廣告,沒資源做行銷。這是一個誤解。資源包含了我們的人際網絡,策略夥伴,客戶推薦,媒體新聞等,當然也包含了我們的品牌官網,社群媒體。

有一句話說,想像力就是我們的超能力。筆者非常同意這句話。無論資源多寡,能運用創意,是行銷專業的核心,也是與其他品牌差異化的關鍵點。這也是行銷最有趣的地方,讓自己與他人感到「與眾不同」或是「產生共鳴」。

在高原期的品牌,尤其需要創意。這也是為何近年來,許多大型品牌紛紛投入區塊鏈與NFT/Web3的場域。越是國際知名品牌,越是要延遲自己邁入衰退期,因為原本的消費群隨著年紀增長,隨著職涯發展,都可能會變心,品牌需要不斷增加新客戶,注入新血。

四、B2B品牌怎麼開展國際市場?

讓我們把討論範疇拉回到B2B品牌,相對於B2C品牌來說,市場案例比較少。B2B品牌也就是企業對企業的品牌。當我們仍是一個B2B新創,要如何在有限的資源之下,開展海外市場?其實,每一個階段的品牌資源都是有限的,假設我們一年的業績目標是新台幣一億元,我們分配給行銷的年度預算,至少要佔業績數字的5%以上。加上要開拓海外市場,每多一個國家或是區域,就要多1%到2%以上的預算。注意,這是指產品線單純的B2B科技品牌。

這個預算公式如何計算出來的?每個產業有所不同。筆者建議可以去查詢產業內既有的品牌財報,或是從各種法人的研究報告去推估不同產業的行銷費用佔比。

有了預算,以B2B科技品牌為例,分配上佔比最高的就是國際展會,可能會有四成甚至五成預算使用在參展或是舉辦活動。其他部份會是使用於數位行銷,社群公關,實體廣告,設計製作等。

為何參展是優先建議的方式?因為,資源有限,能夠在一個場合同時間與眾多客戶交流,甚至觀摩其他同業,這是必須的投資。有一些市場,例如日本或是東南亞國家,很重視實體展會,所謂的「見面三分情」。選定展會,固定參與,是加深在地連結的重要步驟。

其次是數位行銷與社群。對於數位行銷,討論的文章很多,這裡就不討論技巧,而是拉回到商業思維。行銷人要具備商業思維,就要先徹底了解公司的技術與產品,了解市場樣貌,了解同業與競品,知己才能知彼。舉例,如果自己不是工程師,並不會需要使用公司產品,行銷人可以做的是:用戶訪談。撰寫成功案例的過程,可以增加行銷人對產品的掌握度。

小結:培養商業思維是行銷策略的基本功

最後來談談,商業思維是什麼?對行銷人來說,最簡單的解釋就是:公司獲利的來源是什麼?獲利模式是什麼?當我們清楚知道公司產品或服務銷售給誰,使用者為何要採用,從企業與個人兩種角度,帶給用戶的價值或是意義為何?這些問題的答案,就是行銷策略的根基。

所有的策略都是為了通往目的地的一種「交通方式」。因此,我們要清楚知道「要去哪裡」,將大目標拆分為數個小目標與成效指標,排定時程表,設定預算,與各部門溝通,確實執行,隨時檢討成效,保有彈性調整空間,以因應市場突如其來的變化,例如疫情或是通膨等。

品牌跟羅馬一樣,不是一天造成的。切記,條條大路通羅馬。

責任編輯:錢玉紘

《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)

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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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