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交通媒體車體圖像之視覺認知研究–以ibus漢程客運為例

為了解決OOH advertising 中文的問題，作者姜閔雯 這樣論述：

車廂廣告媒體象徵城市美學之一，廣告的獨特性也成為街頭城市的特色，以公車為載體，讓閱聽人不受空間限制，融入車體圖像傳達的訊息，讓行銷發揮效果。本研究以ibus 漢程客運為例，透過公車廣告車體圖像的應用，傳達公共運具再生能源電動化，可減低城市公共運輸引起的碳排放，讓不同世代及潛在客群關注該議題為目標而進行探討。本研究依據文獻探討蒐集台灣電動巴士概況、交通媒體運用、視覺圖像認知傳達原理以及業者背景。先以焦點團體法整理分析，設計三款車體圖像為調查樣本，結合車廂外及車廂內廣告整體車廂廣告設計，透過調查研究法得出喜好度最高之車體圖像，張貼於電動巴士整體車廂廣告做為研究樣本，再藉由搭乘乘客之研究樣本隨機抽

樣，以混合式問卷方式提問，研究車體廣告之視覺認知狀態。研究結果顯示：（1）三款車體是以消費者喜好度最高的為最終選擇，艙門款車體圖像最受大眾喜好，其比例達68%。（2）艙門款性別喜好度投票比例，男性略高女性6%，為三款性別差異最小者。（3）透過調查研究法的統計數據及驗證，藉由車廂廣告的應用，確實可以有效的讓不同世代及潛在客群對電動巴士議題產生關注連結及認同。藉由本研究所提出之相關論述與建議，可提供未來在交通媒體等領域中，作為研究基礎與參考依據。

AI人工智慧驅動全通路精準行銷策略-以數位家外媒體通路為例

為了解決OOH advertising 中文的問題，作者蘇聖琬 這樣論述：

近年來討論家外媒體（Out-of-Home, OOH）具單向溝通的限制，容易讓消費者視而不見、廣告主盲目的猜測目標受眾（Target Audience, TA）及缺少直接連結與購買商品的介面，這導致了廣告主行銷效率低落甚至流失既有客戶。現今數位行銷的致勝關鍵，是如何更有效地規劃後續行銷活動以及提升行銷效率，而不再是單純地增加新客戶或解析僅能呈現銷售數據的報表。消費者的喜好與市場千變萬化、與消費者溝通的廣告媒體已日漸飽和、以及無用的廣告內容造成消費者越來越反感，綜上所述，如何改善消費者體驗將會是數位媒體行銷所面臨的一大課題。因此本研究蒐集歷史脈絡統計資料，依據生活型態理論來分析消費者特徵，包括

對節目喜好的行為特徵，使用決策樹的特徵提取逐步提高模型性能；並提出一個隨機森林預測模型，透過滾動迭代步驟調整模型來預測消費者商品喜好，藉以調整媒體所投放節目與商品的關聯性或行銷策略，達到精準行銷的效果。本研究結果顯示在數據較少的情況下，仍可有效地將商品推薦給可能對它感興趣的消費者。零售業者透過此資料科學的方法，不僅可運用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）分析大量且複雜的數據以更全面地觀察TA輪廓，更可快速地預測消費者喜好；而作為OOH的廣告主，使用本模型預測結果以調整OOH平台節目置入性行銷及廣告投放的參數組態，更可精準地客製化行銷商品。隨著日後模型逐步完整且準

確，與消費者良好的互動及商品的強聯結，以此打破傳統OOH的限制，創造出即時行銷與動態貼近消費者需求的最佳化廣告解決方案。