MarTech 到 AI 的資料革新

作者：

張景翔

潮網科技股份有限公司 董事

自2018年以來，潮網科技開始推動MarTech的應用。在那個階段，導入 DMP、CDP 等數據管理平台是一項全新的挑戰，市場上多數廠商對MarTech的概念還不熟悉，甚至需要額外的教育與知識培訓。當時許多國際大廠的數據產品雖然功能強大，但在地化上卻出現「水土不服」的問題，導致無法直接套用於台灣的產業環境。

一、從知識教育到產業成熟的轉變

經過這幾年，台灣產業在MarTech認知上的成熟度確實提升許多。各類教育機構與企業都開始開辦線上課程，推動知識普及，讓行銷自動化與數據分析不再是少數技術團隊的專屬能力。這樣的變化代表著市場已從「學習技術」轉向「應用技術」，企業對數據應用的理解正逐漸深化。

二、自有系統的重要性：從被動導入到主動掌控

然而，光有知識還不夠。企業在推廣Adtech或MarTech時，若沒有建立自有系統或模組，就很難說服客戶信任與投資。筆者認為，拿其他大型企業的成功案例作為教育教材並非長久之計，企業應該以自身的實際應用為基礎，建立屬於自己的行銷與數據架構。只有當企業擁有自主的系統，才能真正掌握數據生命週期與應用邏輯。

三、台灣軟體產業的AI挑戰

台灣的軟體業在AI議題上仍顯薄弱。AI 的核心是資料，而資料的掌握程度決定了AI能走多遠。現階段的問題在於，我們過度依賴國際大廠提供的API與模組，當這些模型「學完」市場資料後，若沒有新的數據灌輸，創新就容易陷入停滯。若台灣無法建立自己的數據平台與生態系，那麼AI的應用終究會受限於他人的技術與規範。

四、從行銷自動化到AI智慧化：資料治理的核心

企業在導入AI前，最重要的工作是整理好內部資料，並建立自有的資料搜集與應用機制。過去行銷自動化依賴人員設定規則來分群客戶，而現在我們讓AI導入邏輯，透過自動化貼標與強化API串接，使得資料流動更順暢、標籤更精準。這樣的轉變不只是工具升級，更是企業文化與流程的升級。

五、結語：建立自有資料邏輯，迎接AI新時代

AI 技術的進步雖然迅速，但真正能產生競爭力的，是資料本身。企業唯有掌握資料的脈絡、建立自有邏輯與系統架構，才能在AI浪潮中持續創新、不被取代。對於台灣產業而言，從MarTech走向AI的過程，不只是技術轉換，更是自主掌控資料與價值鏈的開始。