簡訊行銷很老套?3大原因背後藏高效關鍵:每人每天查看手機114次
簡訊行銷很老套?3大原因背後藏高效關鍵:每人每天查看手機114次

各類社群媒體、通訊軟體強占人們的注意力,「簡訊」被視為過氣、老套的通訊方式,但《Forbes》卻指出,簡訊行銷正強勢崛起,預計 2031 年市場價值將達到 374.5 億美元。

根據 Reviews.org 的一項研究,美國成年人平均每天查看手機 114 次,而且通常是在起床後的前 10 分鐘內查看手機;漸強實驗室調查也指出,台灣每天約有 2,300 萬則簡訊發送,這樣頻繁的收發、查閱,甚至是人們起床後做的第一件事,說明了透過簡訊行銷與消費者互動的潛力。

1. 簡訊具有高開信率

在台灣,與消費者即時溝通,最先想到的或許會是 LINE,但是隨著品牌陸續進駐 LINE 平台,使用者每天可能要接收數百上千則 LINE 訊息,包含朋友、工作,因此品牌行銷內容摻雜在裡面多半會被忽略,甚至可能早已被封鎖。

而同樣主打低成本的電子報,開信率卻奇低無比,更不用說年輕世代的消費者,幾乎不會查閱信箱。相較於 Email,簡訊則有著超高的開信率,高達 98%,比電子郵件的 26.8% 出 3.7 倍,比推播通知的 7.8% 高出 12.5 倍。而且,95% 簡訊會在發送的前 3 分鐘內被閱讀,因為簡訊更直接、簡短,甚至被認為多數是重要訊息,讓受眾更容易快速做出反應。

透過簡訊行銷創造總業務收入的 4% 的知名運動品牌 Alo,其資深數位行銷總監富樂(Cher Fuller)指出,簡訊行銷靈活且成本低,又能創造極好的效益,是非常有潛力的數位行銷管道。

2. 消費者喜歡收到簡訊,且點擊率高

根據 2023 年 4 月由 OnePoll 進行的 Cisco Webex 調查,歐美地區的消費者尤其喜歡收到品牌發送的簡訊,而不是透過 Facebook Messenger 或 WhatsApp 等其他應用程式,或品牌自己的應用程式發送訊息。

行銷科技公司 Vibes 分析,因為簡訊比其他接收訊息的管道都來得私密,所以多數消費者只會同意接收他們「真的想買」的品牌的訊息。「有 68% 的消費者表示,他們只註冊『這一年當中,我確定我會想買的品牌的簡訊』。」

也因為這樣的行為特性,讓簡訊行銷的點擊率特別高,像是 American Eagle Outfitters 曾推出為期 12 天的活動,讓訂戶可以贏取每日獎品和折扣。據他們的行銷總監稱,簡訊是他們這檔活動成功的關鍵 ,因為 60% 的消費者在收到簡訊後幾分鐘內就點擊進入活動頁面。

3. 低成本,卻擁有高效益

與其他行銷管道相比,簡訊行銷是一種低成本的行銷。《Forbes》用數字說話,雖然每個簡訊行銷發送平台不同,但每條訊息價格皆落在 0.015-0.05 美元間,而其他管道的單次點擊的成本(CPC)平均則要價 6 美元,最昂貴的關鍵字行銷,每次點擊費用甚至超過 1,000 美元。

未來人工智慧和機器學習將在簡訊行銷也能發揮巨大的加乘效果,特別是幫助行銷人員製作「超個人化」的行銷內容、強化高轉換率的最佳訊息,還可以充當聊天機器人來與消費者互動、吸引潛在客戶等等。

簡訊行銷具有高開啟率和高轉化率的先天優勢,再輔以新科技的加持,或許能夠協助品牌在社群行銷、關鍵字行銷等策略以外,獲得意想到的收穫。

本文授權轉載自:FC未來商務

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資料來源:GlossyEMARKETERForbes

關鍵字: #內容行銷
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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。」

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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。

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