人多與勢眾在中國大有學問
人多與勢眾在中國大有學問
2007.06.01 | 科技

中國網路市場不僅已具相當規模,且成長潛力無窮,產業無不緊盯其發展,希冀搶下先機。其中又以追趕市場趨勢的行銷顧問公司,首先感受到網路行銷的重要性以及網路為行銷帶來的重大變革。

中國的網路行為同時具有「人多」與「勢眾」二個特色。﹁人多﹂,指中國上網人口超過一億三千萬人,;「勢眾」,表示網路已經不是自外於實體世界的一群人,而是積極動員參與活動的行動者。網路行銷活動在面對這群人時需要格外謹慎小心,一個不留神可能就得罪了他們。

楊丞琳曾遭封殺
麥肯MRM中國區企業發展總監王雪如說:「他們在網路上發展的程度是我們難以想像的,」中國大陸的網路使用者長期處於壓抑的情況,現在物極必反,網路上的「憤青」(憤怒青年,指情緒激動強烈表達自我意見的人)非常多,他們動員能力高、情緒激昂,他們可以捧紅名不見經傳的芙蓉姐姐,也可以封殺當紅明星。

舉例來說,之前在台灣的電視節目上,當楊丞琳答錯了抗日戰爭打幾年的問題(回答成十一年),讓大陸網民群起封殺她,最後迫使她為連鎖速食麥當勞拍攝的廣告全部下架禁播,楊丞琳本人還出面道歉。因此在中國經營網路行銷的首要考量並非沒有人參與,而是當廠商開放互動管道時,行銷顧問公司該如何進行社群管理,控制激烈言論。

而「人多」讓網路行銷活動除了短期接觸到消費者之外,更是長期經營消費者資料庫的最佳管道。上海知世營銷副總經理黃敏尉表示:「一個網站在中國很容易達到三百萬會員,如果廠商透過網路與他們長期溝通,可以得到非常多資訊。」過去廣告公司和很多研究公司合作想得到消費者行為分析,但現在可以從網路直接觀察到消費者態度。

中國市場的另外一個特色來自於強烈的自我意識,這同時表現在市場面與客戶面,造成跨國公司需要因應壓力,而將中國獨立亞太區之外經營。

得用多元化的行銷思維
麥肯MRM中國區企業發展總監王雪如負責跨國公司行銷活動的過程中,經常遭遇來自中國地方的抗議之聲,還要她跟他們一起抗爭,拒絕把其他地方的廣告或行銷活動稍做修改,就要登上中國市場。

王雪如說:「他們(地方客戶)最常講的話就是中國就是不一樣,我們有我們的作法。」單一的行銷活動也需因應市場多元性而有所調整。功典資訊中國區總經理鄭偉成說:「大陸一線與二線城市不同,沿海城市與內陸城市也不同,」他開玩笑地表示,俗話說北京人看新聞、上海人打遊戲、廣州人愛聊天,抓到每個地區的習性去做網路行銷活動才有機會成功。

此外,強烈的自我意識也來自於中國市場的多元文化風貌,沿海地區有來自中國各省的工作者,各帶著家鄉的風土民情。偉門中國區客戶群總監徐欣說:「中國文化非常複雜,各地文化語言風俗差異非常大。」雖然公司設立於北京,但公司裡幾乎都是外地人,光是公司內部整合就是一個挑戰。

台灣公司在中國的挑戰
除了對內,公司對外也要面對不同國家的客戶。上海知世營銷副總經理黃敏尉說:「中國有很多來自不同國家的客戶,他們願意花很多預算在數位行銷,把地方市場推向網路。」客戶吸納了世界各地的行銷經驗,在行銷的專業上可能比自己還先進,這時候公司本身能不能支援跨國客戶的要求就是關鍵。

台灣在行銷方面的專業度,還是勝過當地行銷顧問公司,並且當跨國公司要進入中國市場時,也會優先考慮台灣。規劃與執行方面的專業是台灣行銷顧問公司的優勢,但相對來說,中國地方行銷公司則更有彈性,它們對地方文化的了解更深,也更有門路。事實上,現在中國最大的兩家行銷顧問公司都是當地公司,且總共占去二○%的行銷市場。

王雪如表示,她在中國的經驗就是:知識和經驗永遠趕不上變化,計畫也趕不上變化。台灣需要放下身段去了解網民的脈動,才能有成功的行銷活動。而徐欣也認為雖然全球性的客戶還是會選擇台灣,但地方客戶就會因為成本以及人脈的考量彈性選擇行銷顧問,台灣需要更靈活、更柔軟、更敏銳才能立足。

編按:本文取材自二○○七年五月,由功典資訊主辦的數位行銷研討會,會中邀請到幾位在中國經營多年的台灣行銷經理人,談到他們眼中的中國網路市場趨勢,以及台灣的機會與挑戰。 

中國網民是台灣網民的10倍 
中國大陸網路普及率10% 
上網人口 
寬頻上網 
ADSL 
13,700萬人 
9,000萬人 
2,700萬人 
(2006年較2005年增加2600萬人) 

網路廣告預算占全部廣告預算3.8% 
網路行銷預算 
網站廣告占比 
60億人民幣  (2006年) 
83億人民幣  (2007年預估) 
9.5億人民幣  (新浪) 
8.4億人民幣  (百度) 
6.5億人民幣  (搜狐) 
附註:根據財團法人台灣網路資訊中心調查顯示,截至2007年1月,台灣地區上網人口約1523萬人,普及率為66.91%
資料來源:網路市場調查公司iResearch 

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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