第二名該有的志氣與野心
第二名該有的志氣與野心
2007.06.01 | 人物

 社群網站只能用來聊天打屁或看看相片嗎?全球第二大的社群網站Facebook(MySpace為第一大)似乎不這麼認為。最近Facebook召開了一場正式的記者會,年僅二十三歲的執行長札克伯格(Mark Zuckerberg)親自宣布未來的營運方向。

「我們希望把Facebook從一個單純的交友網站,變成一個開放式的交友系統,」 札克伯格表示:「我們會提供一個連業餘人士都可以操作的平台,任何人都能在此架構下開發Facebook專用的小程式,貼在自己的Facebook首頁或跟他人分享。」

舉例來說,網路書店便可以開發一個分享書訊的小程式,讓使用者輕鬆地推薦書籍給自己的朋友;或者媒體可以設計新聞飼料(News Feed),讓每位Facebook使用者都知道目前最多人閱讀的文章為何。

或許是意識到有轉型才能繼續成長,札克伯格才會採取如此有趣且大膽的策略。但他的決定不讓人太過意外,對一個重度仰賴廣告收入的網路公司(Facebook的收入全靠廣告,估計二○○七年有一.五億美元營收)而言,招攬更多用戶,同時延長會員每次瀏覽的時間,在任何時候都是極為重要的。一個更開放的平台,當然是一舉數得的好方法。

「Facebook有兩樣重要的資產:兩千四百萬的會員(每天約增加十五萬名)及堅強的技術實力。提供這個平台,所有使用者都能享受這兩樣寶貴資產帶來的好處。」

換個角度看,Facebook展露了突破「典型」社群網站限制的企圖心,往後Facebook可能會變成一個「線上作業系統」,讓各界的開發者(不管是個人還是團體)設計「Facebook程式」。聽起來很耳熟,對吧?沒錯,這不就是微軟在個人電腦產業的主要策略嗎?不同的是,設計的「目的」為交朋友及分享資訊,且開發者無法透過販賣程式獲利。

如此說來,創造和分享的成就感是唯一的報酬?也不盡然。在記者會上札克伯格特別澄清,雖然直屬於網站本身的廣告收入不會和任何人分享,但Facebook非常鼓勵所有參與的個人或團體,設計「營利」的Widget。「我們鼓勵大家透過Facebook平台設計幫自己賺錢的小程式,你可以擺廣告,你當然也可以賣東西。」

正因為允許營利行為,Facebook和MySpace的差異於是顯現。事實上,MySpace已經推出類似的服務好一陣子,但嚴禁私自放廣告或推銷產品。相較起來,Facebook在刺激創意和分享的同時,能提供更實質的誘因,對廣大的會員來說,這盤牛肉要比MySpace可口太多。

「這應該是繼開放非學生會員之後(Facebook原先只接受大學院校的學生會員,於二○○六年九月開放),Facebook最重要的里程碑,」董事之一同時也是Facebook早期投資者的彼得.賽爾(Peter Thiel)表示:「這也是很大的賭注,一不小心很多事情都會出錯。」

很明顯的,Facebook這次的賭注是為搶得更有利的位置,畢竟想要跟大自己三倍的對手競爭(MySpace會員數已經突破六千七百萬名),就一定得出奇招。有趣的是,回顧兩邊的發展歷程,在早期MySpace幾乎是以「放任」的態度在管理會員,反倒是Facebook限制較多,用戶不能隨心所欲呈現自己的頁面。

也因為如此,Facebook保持了清爽、一致的介面,並專注於溝通的本質上,給了這次轉型無形卻有力的後盾。換句話說,Facebook的會員比較「死忠」,這在某些社群中(例如矽谷的科技圈)特別明顯。

「MySpace就像大雜燴,不僅混亂,垃圾訊息又多,還是Facebook單純一些,」一位矽谷工程師曾經這樣對我說。

最近這幾天我們了解到,雖然MySpace遙遙領先,但Facebook的企圖心更強。這是第二名追趕第一名的故事,也是私人企業對抗大財團的經典戲碼(新聞集團二○○五年以五億八千萬美元買下MySpace,Facebook卻在二○○六年拒絕Yahoo!近十億美元的購併提案)。雖然實力懸殊,Facebook若能有效地把眾多開發出來的程式或服務,和自己原有的社群分享結合,未來並非毫無勝算。 

**札克伯格採取如此有趣且大膽的策略不讓人意外,
對一個重度仰賴廣告收入的網路公司而言,
招攬更多用戶,同時延長會員每次瀏覽的時間,
在任何時候都是極為重要的。  **

回顧Facebook與MySpace兩邊的發展歷程,
早期MySpace幾乎是以「放任」的態度在管理會員,
反倒是Facebook限制較多。所以很明顯的,
Facebook這次的賭注是為了搶得更有利的位置。
 

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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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