颱風過後,是否仍有西南氣流?
颱風過後,是否仍有西南氣流?
2000.09.01 | 科技

全球沒有一個股票市場,只會上漲,不會下跌。但是即使一個下跌的股市中,也會有抗跌,甚至上漲的企業。一個上漲的股市中,也會有逆勢走跌的公司。
關鍵點,在於這個企業所在的產業位置,是否仍處於世界性景氣的上升趨勢中;而這家企業的經營團隊與策略,是否仍跟您買這家公司股票時一樣。如果基本面沒有任何改變,您甚至可以選擇加碼買進股票。
3個月的下跌,其來有自。因為政權轉移,造成了國內大額投資者憂慮「被整肅」的「資產重分配」;因為網路股的買氣耗竭,造成全球法人對「TMT」(科技、媒體、電訊)投資組合的快速減碼;因為台灣科技類股上漲時間、幅度皆大,獲利者逢高了結;新內閣上台,該整合的財經政,出現荒腔走板的各說各話,都是原因。股市的大幅度回檔,說明是「中長線獲利了結賣盤」與「短線搶反彈買盤」的對決,反映的是「基本面不確定」的「共識」,3000點的跌幅並不意外。重點是:經過5個月的下跌,它還會不會下跌?

**是否仍跌跌不休

**要求得答案,仍然必須回到基本面!如果基本經濟環境檢定,仍然海闊天晴,賣掉的買盤仍會重新回到股市;但如果是經濟惡化已成定局,反彈後,長線賣盤仍會紛杳而來,畢竟持股2年以上的科技股持有人,仍是倍數獲利者。
檢視大盤,台灣基本面惡化的公司愈來愈多。很重要的原因是:相較龐大的傳統產業股本(營建業動輒上百億),台灣的內需市場規模太小,無法承載企業成長需求。過去這些企業泰半靠土地與營建的週轉獲利,如今時移事往,房屋求不應供(台灣),企業面臨的是轉型、合併亦或破產的終極命運。
可惜的是,除了華新麗華、遠紡、裕隆、新光等集團,嘗試多方轉型,台灣大多數傳統公司仍然固守本業,更糟的是:仍然想運用既有的經營老路——「政商關係」與財務操作,來延續企業生命,工商三大老要求總統動用3000億資金「護盤」傳統產業公司,就是極其荒唐的例子。根據財政部8月資料統計,銀行整體不良放款高達8500億台幣,逾放比例5.93%,雙雙創歷史新高,相較電子業手中滿滿賺來的現金(台積電、聯電、華碩、仁寶都超過百億),這些高負債比的企業,以及放款給他們的銀行,長期都將陷於日本式的惡性循環中。

**不連續競爭的創業模式

**

傳統產業發愁,科技業卻是士飽馬壯。台灣的科技產業,已經孕育了一種「不連續性競爭」的創業模式。他們的前仆後繼,使台灣在90年代後,每次都能抓住世界市場的科技突破機會,衝浪單一產業3~5年的高成長期。在「不連續性競爭」的小型戰役中,台灣能掌握利基市場的爆發力;在大的典範戰役中,台灣也出現了引領風潮的明星,例如「晶圓代工」的台積電,以及「標準整合」的威盛電子。
根據Dataquest預估,晶圓代工的景氣,將直到2002年全球12吋晶圓廠順利投產,才能產銷平衡,相較DRAM附屬於PC景氣的大起大落,代工範圍散布於汽車、通訊、家電、電腦的台積電,迎接的是更長、更穩定的繁榮;而且即使新產能開出,領先設廠的台積電也是最大得利者。目前台積電的「代工」,已成為台灣最具競爭力的商業模型;而它成長的盡頭,要放到10年以後。
威盛則是另一條路線的代表。在電腦工業成熟的末期,它巧妙運用「整合方案」(既升級、又能降價)的產品,自己建立了主流「派系」,將身陷於「創新兩難」(innovation dilemma,是要追求過去成功的「效能至上」?還是投入曾反對的低價主流?)的Intel擺脫在後。這種洞悉產業趨勢,加上科技實力與財務規劃,使威盛居然在產品生命週期末端的PC工業,賺得大筆現金。有了金牛,它的下一步策略,則是發展資訊家電(IA)的CPU。威盛企業成長佈局一環接一環,呼應著每月創新高的營收數字,難怪台股大跌3000點,它的股價幾乎毫髮無傷。
台積電與威盛,它們的基本面,都剛走到世界認可的窗口。而由它們的發展,您大概也可以發現,資訊家電,將是台灣下一個「不連續性競爭」的機會點。華碩、台達電、仁寶、鴻海能否轉型?將是決定它們能否有二次成長曲線的關鍵。
唯一待觀察的,就是陳水扁政府能否儘快打造他的第一次「成長曲線」,統合財經政策、揚棄「大有為」主導心態,因為這是台灣鑲嵌入「全球化經濟」的唯一障礙。至於傳統產業公司,除非它們決心「斷指自救」——像大多數美國道瓊指數的大公司一樣,我們不必多做期望。
9月份,是您該用心選股的月份!

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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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