企業如何運用使用者自創內容?
企業如何運用使用者自創內容?
2008.03.01 |

 企業家們現在可以開始把目光移向另一個快速成長的參與平台:線上影音分享。麥肯錫在德國所做的一項研究發現,這種線上合作及參與行為的動機,主要是對名氣的渴望或是源自於某個社群的認同感,這個結論將為企業在思考該如何提供Web 2.0服務時,帶來極大的參考價值。
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年齡越大越愛影音分享
為了更深入研究到底人們參與這類協同技術的動機是什麼,麥肯錫研究了德國前四大影音分享網站的五百七十三位使用者,然後分析其中一個站的部落格。過程中,發現這些使用者們提出各種在線上張貼、分享的理由,最普遍的原因包括渴望成名、為了樂趣,還有想和朋友分享經驗。當然也有些使用者對於自己的貢獻獲得報酬一事樂觀其成,但那並非主要理由,而且這些研究對象,也不曾從他們的參與行為中獲得酬勞。

研究中同時發現,其實最受歡迎的內容是由少數使用者張貼,大約是由三%到六%的會員提供了七五%可供下載的內容,並且所有被點閱過的檔案中,超過五○%的量是由僅僅二%的會員所提供的(若用長尾效應來推論,結論便是即便把超過一半的影音檔加起來,也僅貢獻了下載量的一○%)。類似的數據也可以在其他參與性質的媒體上發現,包括維基技術、布告欄以及網路相本,同樣都是由五%到一○%的使用者貢獻了約半數的內容。

在麥肯錫研究的瀏覽網路影音資料觀眾族群裡,二十五歲以下的使用者占了多數,但是二十五歲到四十四歲的使用族群,所貢獻的張貼量與前者不相上下,這意味著上班族其實對於企業所架構的類似網站是願意參與的。這些年紀較大的使用者張貼目的在於分享,他們將檔案轉寄給朋友的頻率甚至高於年輕的族群。而某些工具的出現(如排行榜或關鍵字),讓使用者更容易知道現在受歡迎的是什麼,或是將喜歡的影片轉寄給朋友,這些工具也增加了高達三○%的熱門影片下載量。

上述的這些發現,與麥肯錫在企業內部參與平台上的經驗不謀而合,表示有意執行這類計畫的企業家們,應該先找出並且鼓勵那些會貢獻高品質檔案內容的少數員工。舉例來說,某家我們研究過的線纜公司中,超過半數有在使用企業維基的員工表示,促使他們想提供內容的主因,其實是建立名聲、團隊精神、群體認同等社會性因素,只有二○%的員工把獲得金錢報酬的可能性當成主要動機。

企業維基讓分享帶來改善
為了鼓勵這些善於分享的員工在企業維基上分享想法,這家線纜公司的管理階級們首先檢視公司的內部郵件系統,找出擁有廣大社交網絡的員工,再來鼓勵這些員工針對改善公司流程,在企業維基裡提出自己的建議。尋找意見領袖以及鼓勵他們參與的行為,確實讓員工參與量暴增,也提升了意見分享的品質。其他的公司則是盡量讓分享成為一項樂趣。例如在Google,員工可以針對某項提議被採納的機率多大下注;軟體公司財捷(Intuit)則是定期邀請不同的員工,參與公司的內部線上討論。

管理者們同時應該考慮採用類似影音網站的頁面,放置一些有用的工具,讓使用者更便於分享相關主題內容。同樣的,企業們也應該確保員工在使用這類協同分享工具時,盡可能不遭受到公司行政體系的阻擾。
公司企業應該要比影音分享網站更進一步去尋找讓分享內容品質極佳化的方法。因為一般而言,後者的重點在於流行性,但企業內部維基或是像維基百科這類網站的成長,則來自於新成員的加入,以及高品質的分享內容。要改善內部維基的品質,企業可以考慮採用開放原始碼的品質管理專案,這個作法仰賴那些被指派或半自願的使用者,來監控網站品質。

企業當然也應該制定一套透明並且執行度高的規範,來防止敗德或非法的行為,例如張貼侵犯著作權的內容或者個人隱私。這點可以向YouTube(該網站嘗試於使用者張貼前,先行過濾掉具猥褻內容的檔案)或維基百科(Wikipedia,該站承諾針對所有分享內容進行品質檢驗)借鏡,然後採取類似措施。(本文作者Jacques R. Bughin為麥肯錫布魯塞爾辦公室專案總監  翻譯=陳松筠) 

**為了鼓勵員工在企業維基上分享想法,
管理階級可先檢視公司郵件系統,
找出社交網絡廣的員工,鼓勵他們提出建議,
此舉有助找出意見領袖,參與量暴增。  **

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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