社群抱怨「系統難串、客服不佳」,歐付寶老董親上火線道歉

台灣網路圈頗具盛名的鄭伊廷 (XDite) 公開在臉書上痛批第三方支付歐付寶,在這業者紛紛搶請執照,台灣第三方支付新一波大戰正開打之際,這起事件一時之間話題鼎沸。但為什麼歐付寶老董要親上火線迅速致歉?
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11/19 在台灣網路與開發圈頗具盛名的鄭伊廷 (XDite) 公開在 臉書上痛批 第三方支付廠商歐付寶,事情一傳出立刻引起網路圈熱列討論。最後導致董事長林一泓親上火線留言道歉,除保證將全額退費給鄭伊廷的 RocoDev 公司外,並將讓主管帶著該業務專員登門拜訪。

事件的導火線源自鄭伊廷將成立自己的購票系統並申請電子發票,並在八月底就開始向歐付寶申請開通。但申請過一個月也繳完費後,不僅串接程式時問題連連,聯絡客服後也在不同單位內互踢皮球,讓鄭伊廷立刻決定換接智付寶。結果對歐付寶業務一問之下才知道,由於該業務休假根本還沒開通。不僅如此,兩個月後 11/19 當天歐付寶業務才去電給鄭伊廷,問「還要不要申請電子發票業務」,在不友善的客服處理後,鄭伊廷一氣之下將事情始末公開在臉書上。

意見領袖效應熱烈發酵

為什麼這件事會立即成為軒然大波,並馬上讓董事長林一泓都親自滅火?最明顯之原因不難察覺,隨著臉書深入生活,現在老早是「壞事立馬傳千里」的年代。特別是在網路圈的人,深知臉書或其他網路媒體擴散是件多麼快速又「有效率」的事;鄭伊廷本身就在網路科技圈頗具名氣,不難想像在圈子裡登高一呼棄用歐付寶引起中小用戶跟隨的效應。

歐付寶的業務品質也是這次風波的根本原因,不少網友在這篇臉書上紛紛回覆他們使用歐付寶經驗,像 API 難串、客服品質不佳、申請流程冗長等問題。或許在技術層面上,各家有其長短之處;但畢竟在以秒計時的網路時代,對使用者而言「唯快不破」,如何將服務最簡便化該是網路公司的基本思維。從這次鄭伊廷臉書上留言不少「民怨」來看,歐付寶的業務處理確實已是長期積累的問題了。

▲許多用戶紛紛點出歐付寶經驗,圖截至鄭伊廷臉書

第三方支付大戰開打,老董親上火線為護股價?

但背後環境的因素可能更令人值得玩味了。隨著今年初 《電子支付機構管理條例》 上路,各家第三方支付紛紛搶著申請執照,國內第三方支付的競爭可說目前進入新的局面。歐付寶自從 10/15 搶得業界執照頭香後,股價也同時跟著水漲船高。因此不難理解會在這競爭激烈,高度緊張的時刻跳下來緊急滅火,防止負面口碑擴散並避免影響股價。不過歐付寶真能成功止血嗎?之後又怎麼扭轉其服務不佳的印象?或許這起事件,有可能會是牽動台灣第三方支付業界變化的「原爆點」。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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