INTERACTIVE
Success Stories

數位轉型 成功案例

實戰驗證的數位轉型成果。我們用數據說話,協助企業將技術投資轉化為真實的商業價值。

從傳統行銷到 AI 生成視頻:企業品牌成長的加速引擎 Project Screenshot
AI數位轉型

從傳統行銷到 AI 生成視頻:企業品牌成長的加速引擎

透過 AI 生成視頻建立企業內容工廠,降低成本、提升產能,讓影像成為可規模化的銷售與品牌成長工具。

挑戰

客戶是一家中型製造業企業,長期仰賴業務開發與展覽曝光取得訂單,品牌知名度低、行銷素材製作成本高且週期長。每次產品上市都需拍攝實體影片,從腳本、拍攝到後製動輒 4–6 週,單支影片成本高達數十萬元,導致行銷節奏無法跟上市場變化。企業意識到短影音與社群視頻已成為主流,但缺乏影像製作團隊與持續內容產出的能力。

成果

  • 影片製作成本降低 72%
  • 內容產出效率提升 5 倍以上
  • 三個月內累積超過 120 支產品短影音

Tech Stack

AI影片生成
腳本自動化
短影音矩陣策略
YouTube
LinkedIn
數據分析優化
多語系內容生成
大卡車調度系統|一站式派遣與車隊管理平台 Project Screenshot
企業系統整合

大卡車調度系統|一站式派遣與車隊管理平台

為大型物流運輸公司打造智慧調度平台,整合 GPS 追蹤、司機管理、客戶訂單與帳務系統,大幅提升車隊運營效率。

挑戰

客戶是一家擁有 80 輛大卡車的物流公司,長期以電話與紙本作業進行調度,面臨以下痛點:調度人員需同時接聽多通電話、手動記錄派車資訊;司機無法即時回報車況與位置;客戶無法追蹤貨物狀態;帳務核算耗時且易出錯。旺季時調度失誤率高達 15%,嚴重影響客戶滿意度與公司聲譽。

成果

  • 調度失誤率從 15% 降至 1.2%
  • 車輛使用率提升 28%
  • 客戶滿意度從 3.8 提升至 4.7 分

Tech Stack

Next.js
React Native
PostgreSQL
GPS API
LINE Messaging API
Google Maps
WebSocket
從茶包代工廠到生技品牌:傳產數位轉型的實戰路徑 Project Screenshot
傳產數位轉型

從茶包代工廠到生技品牌:傳產數位轉型的實戰路徑

協助擁有 30 年代工經驗的茶葉工廠,成功轉型為具有市場辨識度的生技保健品牌,開拓 B2C 直銷通路。

挑戰

客戶是一家深耕台灣茶葉代工超過 30 年的家族企業,擁有完整的產地直採、製茶技術與 HACCP 認證,卻長期以 OEM 模式為大品牌代工,利潤薄、議價能力弱。隨著代工訂單逐年萎縮,業主決心轉型自有品牌,但面臨品牌定位不清、缺乏數位行銷能力、不知如何觸及終端消費者等挑戰。

成果

  • B2C 營收佔比一年內從 0% 提升至 38%
  • 整體毛利率從 12% 提升至 31%
  • 首波新品上市創下 3,200 份預購

Tech Stack

品牌策略
Next.js
Instagram
Facebook
KOL行銷
SEO
電商整合
從電商賣家到穩定銷路商城 — 網站架設與網路行銷 Project Screenshot
電商與行銷

從電商賣家到穩定銷路商城 — 網站架設與網路行銷

協助傳統電商賣家突破平台限制,建立自有品牌官網與行銷漏斗,實現穩定且可預測的銷售成長。

挑戰

客戶原本依賴蝦皮、PChome 等第三方電商平台銷售商品,長期面臨以下困境:平台抽成高達 10–15%、無法掌握顧客資料、品牌識別度低、促銷活動受平台規則限制。每逢平台調整演算法或政策,業績便大幅波動,缺乏穩定的銷售基礎。

成果

  • 自然搜尋流量 3 個月成長 180%
  • 購物車放棄率降低 35%
  • 會員回購率提升至 42%

Tech Stack

Next.js
GA4
Google Ads
Meta Ads
LINE API
SEO
Schema.org
物流巨頭:倉庫優化的數位孿生 Project Screenshot
供應鏈

物流巨頭:倉庫優化的數位孿生

為一個 50,000 平方米的倉庫創建即時 3D 數位孿生,實現場景模擬,使吞吐量增加了 25%。

挑戰

隨著電子商務需求的激增,客戶的配送中心已達到產能極限。揀貨路徑的瓶頸和裝卸碼頭的擁堵導致錯過服務級別協議 (SLA)。擴建物理空間不是一個選項。

成果

  • 每日吞吐量增加 25%
  • AGV 閒置時間減少 30%
  • 測試期間零物理干擾

Tech Stack

Unity 3D
C#
Node.js
WebSocket
AWS
全球電子製造商:AI 驅動的預測性維護 Project Screenshot
智慧製造

全球電子製造商:AI 驅動的預測性維護

實施 AIoT 解決方案以預測設備故障,減少了 40% 的停機時間,並每年節省 200 萬美元的維護成本。

挑戰

一家領先的電子製造商在其 SMT 生產線上面臨頻繁且無預警的設備停機,導致生產延誤和高昂的維護成本。傳統的預防性維護效率低低,經常導致不必要的零件更換。

成果

  • 非計畫停機時間減少 40%
  • 每年節省 250 萬美元成本
  • 6 個月內 OEE 提升 15%

Tech Stack

Python
TensorFlow
Azure IoT Hub
React
PostgreSQL

您的企業也面臨類似挑戰?

Line
1