「乘法」的品牌經營模式(下)
「乘法」的品牌經營模式(下)
2007.12.01 | 人物

在前一期專欄中,我特別強調,台灣的品牌發展階段已從「是非題」(要不要發展品牌?)演變來到「計算題」(如何提高品牌的競爭力?)。在新階段,品牌的經營模式將成為發展的關鍵因素。如上期提到的,近年來台灣的業者雖然愈來愈重視品牌,但成果往往不如預期豐碩,反而讓人產生有如穿上國王新衣的困惑。
如果說品牌像是酵母菌,品牌在台灣企業的發酵情形有限。品牌的價值是人為創造出來的,需要精心與細緻的加工過程。品牌的經營模式將會影響到品牌的能量能夠放大到何等規模的程度。在台灣,品牌的發酵不夠完全,主要就是因為企業所採取的經營模式不利於品牌價值的成長。面對全球品牌激烈競爭的環境,台灣企業必須積極改變其品牌的經營模式。

台灣品牌經營模式的特色在於,企業往往致力於運用行銷的手段去打造品牌的價值,將工作焦點放在如何增加企業的知名度、增加產品的曝光度等事務上。

簡單來說,台灣的企業經常是以「產品的行銷」角度,去評判品牌的價值以及其經營模式的成效,往往認為品牌的經營成敗決定在於行銷的成功與否。相對地,我們觀察到,在現今全球市場上,擁有巨大品牌價值的企業,則是以「產品的創新」角度去經營品牌的價值。這些企業知道,更高的品牌價值不能僅是奠基在於行銷之上,更必須仰賴產品的研發、異業的結合、商品的授權等經營。下面大企業的品牌經營例子值得台灣企業學習:

一個具有高階品牌價值的企業,在產品的研發上必然有傑出的表現。以無印良品(MUJI)為例,當它在一九八○年成立時,其所販賣的商品項目只有四十種,到了二○○六年的時候,無印良品的商品總項目已高達七千一百七十二種,商品類型涵蓋外食、食品、生活用品、以及服飾雜貨等。

高階的品牌商品是企業進行異業結合的最佳對象,會形成眾星拱月的效應。Prada、Gucci等各大國際精品業者爭先恐後地為蘋果的iPod設計配件,包括外殼、保護套等。著名的設計師拉葛菲爾德(Karl Lagerfeld)為Fendi設計一只iPod提箱,售價一千五百美元。社會批判性格強烈的愛爾蘭搖滾樂團U2願意為iPod代言,創造出經典黑檀木色調及鮮豔紅色轉盤的iPod。一個低階的品牌商品,是沒有辦法享受像iPod這樣的寵愛。

商品的品牌價值是否處於高階的位置,從其商品授權的情形就可看出。Hello Kitty圖像現今出現在兩萬多種商品上,其中約三分之一是由創造Hello Kitty的三麗鷗公司製造出品,其餘的則是授權其他公司的商品。三麗鷗向這些公司收取三%到一○%的權利金。為了管理商品,三麗鷗雇用兩百多位設計師、研發人員、以及律師。

從上述品牌例子,我們可以看到,全球品牌大企業的品牌經營模式是以創新為導向,運用產品研發、異業結合、商品授權等方式,讓品牌不斷充滿新的生命力與活力,讓品牌價值獲得源源不斷的發展動力。但台灣的品牌經營模式則是將重心放在行銷上,往往缺乏產品創新的作為,因而品牌價值常會面臨成長動能不足的困境。

為了讓讀者能夠可以更加了解不同經營模式的差異,我將產品行銷導向的品牌經營模式稱之為「加法」模式,而產品創新導向的經營模式則是「乘法」模式。這裡所謂的加法與乘法是用來描繪品牌價值的開發特色。行銷導向與創新導向所創造出來的品牌價值效果有非常大的差異,就像是等加級數與等比級數的對比。台灣的企業一定要了解,行銷所能創造的品牌價值有一定的限度。因為基本上,行銷是屬於品牌價值鏈後端的加工過程,想要建立品牌價值的生命泉源,業者必須加強前端亦即創新的經營工作。

台灣企業擁有的多半是低階(發酵有限)的品牌價值,往往缺乏高階(發酵完全)的品牌價值。我們通常需要三個發酵不完全的饅頭加起來,才可能有一個發酵完全的饅頭大小。這正是台灣品牌發展的處境。根據Interbrand二○○七年「全球一百大品牌」(the 100 Best Global Brands)調查,第一百名Hertz的品牌價值是三十.二六億美元,台灣第一大國際品牌華碩(Asus)的品牌價值則僅有十一.九六億美元。

台灣品牌的經營,面對價值進階的發展課題,企業必須改寫品牌經營的方程式。當酵素的成分(也就是經營的方程式)出了問題時,不管再怎樣努力,饅頭也無法變得再大。

台灣企業擁有的多半是低階(發酵有限)品牌價值,
往往缺乏高階(發酵完全)的品牌價值。
我們通常需要三個發酵不完全的饅頭加起來,
才可能有一個發酵完全的饅頭大小。

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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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

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