崛起中的消費She勢力
崛起中的消費She勢力
2001.04.01 | 科技

美國《連線》雜誌(Wired)前總編輯凱利(Kevin Kelly)一向以趨勢觀察著稱,對於科技與文明的發展,他有一個有趣的註腳:「當『女性』開始參與一項趨勢或商品時,這項趨勢或產品的文明階段才要開始。」
印象中,新的科技產品問市,最先勇於嘗試的總是男性。手機、電腦的購買者向來是男性略多於女性,但仔細瞧瞧最近兩、三年科技產品行銷手法,廠商在推出新產品時,開始反其道而行,將推銷火力瞄準女性。
台灣的女性市場在四、五年前開始出現,到1999年乘著哈日風與Hello Kitty熱潮達到頂峰,連手機、機車、汽車、音響這些男性消費者多於女性的產品,都可以看到Hello Kitty款式出現。影響所及,以男性為消費主力的科技商品,也無法再忽視女性的消費力量,終於改頭換面,放下身段,頻對女性大送秋波。

**轉攻女性荷包

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易利信T20強打「聊天鍵盤」——chat chat board,廣告充滿日本風味,消費性產品副總經理葉順發不諱言,這項產品就是鎖定女學生的荷包而來,完全顛覆自T18以來的金城武風格。
台灣蘋果電腦在引進iBook時,就預見這些五彩斑斕、蘋果形狀的電腦會大受女性歡迎,進行行銷活動時也特別考慮女性喜好。雖然沒有詳細統計消費者性別比,但台灣行銷總監李宗仁相信女性消費者比男性要多,而蘋果電腦日本分公司則實際指出女性佔iBook市場六成。
先鋒牌(Pioneer)的積木音響1999年在台灣上市時,企劃部經理陳文慧就已經從日本的銷售經驗得知,女性對這樣可愛小巧的造型沒有抵抗力,潛在市場大於男性。為了怕冷落男性消費者,台灣分公司還特別引進較為中性的顏色及日本最流行的MD機型,回歸功能來訴求吸引男性消費者。
摩托羅拉曾經是全球手機市場的霸主,但當諾基亞把手機當成手錶(流行商品)賣,取得市場龍頭寶座,摩托羅拉體認到,「過去以功能優劣的市場分眾模式,今天已經不再適用,」曾經擔任亞洲區市場推廣工作的何永生表示。
當女性變成科技產品主角後,廠商在原來的產品上加以包裝,產品功能沒有變,但是單調的顏色變得輕柔、溫暖、鮮艷、多樣;冷硬的造型以可愛、卡通化的新模樣出現;專業人士用品的形象不再被強調,改走流行商品路線;在廣告、行銷上以女性情感訴求為出發。

**女性藉消費自我認同

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運籌廣告創意總監吳佳蓉強調:「今天80%的消費權都掌握在女性身上,作為一個廣告人,我選擇的廣告訴說對象,當然是女性。」
如何打動女性消費者?
聯旭廣告創意執行總監曾淑美觀察,女性從消費行為實現對自己的認同及定位自己的身份表徵,這是為什麼台新銀行靠著一句「認真的女人最美麗」,就能吸引到60萬位女性加入玫瑰卡的行列。
不同於男性的理性購買,女性購買商品,不純然只是使用上需要,還有更多感性需求與情感認同。當女性打開荷包掏錢,不只表示她需要產品的功能,更代表她打開心房認同產品形象與訴求,同時,也希望別人認同她符合產品的形象。
對已經進入成熟期的產品而言,女性行銷是穿刺飽和市場的利器。台灣整體機車市場一直低迷不振,但各車廠在不改變原有生產線的情況下,改造機車外型強打女性族群,一樣能在不景氣中賣出好成績。光陽工業公關股股長莊家政就表示,當125cc機車變得更輕巧、更適合女性駕駛,去年125的銷售量逆勢成長了三成,都是來自女性消費者的貢獻。

**女性行銷當道

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當產品形象開始轉變,男性消費者並沒有因此流失,由於現代性別界線趨於模糊,部份男性也接受這些偏女性包裝的產品,認同女性的品味與審美觀,而年紀愈輕的男性,愈不排斥使用女性訴求的產品。
在飛利浦(Philips)負責消費性通訊產品的姚莉仙及廣告人吳佳蓉、曾淑美都觀察到,十幾二十歲的年輕男女互動,幾乎沒有性別的藩籬,在消費品味上,都趨向中性偏女性的選擇。所以不少年輕男性對GD90這類日系手機情有獨鍾,敢於提著橘色iBook上街的男性也大有人在,甚至你還能看到騎著VINO Kitty在馬路上閒逛的男生。
負責山葉(YAMAHA)機車VINO行銷專案的陳汝洲,對於VINO仍有四成是男性購買的結果,並沒有太多意外。他說明,現代人其實都很中性,對於本身就是中性的成熟商品(如信用卡、機車、手機),不必擔心利用女性行銷,男性就不會買,反倒是在開始行銷商品時,應該要鎖定一個族群目標,形成話題,「如果亂槍打鳥,會比瞄準一點風險還高。」
回顧女性在職場上形象的改變,1970年代相當暢銷的小說《女強人》,點出當時的女性必須以套裝、女強人(類男人)的形象搏取社會認同。時至今日,已少人用「女強人」一詞形容女性在工作上的表現,反而女性「柔性管理」成為新興潮流。
但消費市場並不是就這樣從男性取向倒向女性,而是變得更多元、更豐富,市場被區分得更細,更多層次。消費風氣的改變總是與社會環境相互輪動,一個更多元、更豐富的社會,正在成形中,未來行銷人如果還想花一份力氣就討好每個族群,恐怕會落得散彈打鳥,白砸了一堆錢卻得不到任何族群認同。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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