EnterNext

整合型商業解決方案

從開發到行銷
一個團隊全部完成

  • 企劃要找誰?
  • 開發和設計還要分開?
  • 廣告又是另一家?

這些煩惱,到此為止。
您只需專注於成長

  • SI
  • MARKETING
  • DATA
  • AX
  • STUDIO

Why EnterNext

過去分給六家做的事,現在一次做完

把各環節交給不同公司,成本不是漏在中間,而是漏在交界處。企劃的意圖在設計階段被稀釋,設計在開發階段被削減,投廣告的人根本不了解產品。我們把這些交界處拿掉了。

一鏡到底的連續影像:鏡頭沿著同一張長工作檯,依序經過企劃、設計、開發、行銷、數據與 AX 自動化六個工位
  1. 01

    企劃

    在決定要做什麼之前,先定義問題到底出在哪裡。

  2. 02

    設計

    由做企劃的人直接交接,意圖不會被削掉。

  3. 03

    開發

    依產業場景來建,不把需求硬塞進模板。

  4. 04

    行銷

    做產品的人來投廣告,素材才真的懂產品。

  5. 05

    數據

    結果以數字回收,成為下一筆預算的依據。

  6. 06

    AX 自動化

    已經確認是重複的工作,就從人手裡拿走。

合約
每家分別簽
簽一次
溝通
每個環節重新說明
同一個團隊一直清楚
出問題時
責任邊界不清
只有一方負責
時程
卡在交接上
沒有交接可卡
成效衡量
各通路各算各的
從產品到廣告同一套指標

Services

五個團隊,一份合約

每個領域都可以單獨委託,需要時又能直接銜接。您現在還不確定需要哪一項也沒關係,我們從診斷開始。

  1. 01代表 Enter SI 的立體物件

    Enter SI

    FaberSI

    為每個產業打造專屬軟體

    整合生產、庫存與設備資料,讓現場一目了然。將散落在手寫紀錄與 Excel 中的製程,轉換為可重現的系統。

    • 生產·庫存管理系統
    • 電商網站·CRM 建置
    • 客製化設計
    • 設備資料蒐集·監控
    • 製程自動化(SI)
  2. 02代表 Enter Data Solution 的立體物件

    Enter Data Solution

    Mentis資料分析

    讓資料說出答案

    將日誌、營收與顧客資料匯集到同一條資料管線,再以 AI 讀出其中的模式。把看不見的低效率化為數字,並提出下一步的行動建議。

    • 資料管線建置
    • 儀表板·指標設計
    • AI 預測·推薦模型
  3. 03代表 Enter Marketing 的立體物件

    Enter Marketing

    Cresco行銷

    把廣告費變成營收

    把通路、訊息與轉換整合為同一條流程。從 Naver、Google、Meta 的投放操作到以 GA4 為依據的決策,下一筆預算由資料決定,而不是靠猜測。

    • SEO·GEO·AEO 搜尋最佳化
    • Naver·Google·Meta 廣告投放
    • GA4 成效分析
    • 到達頁·轉換率最佳化(CRO)
    • 內容自動發布
  4. 04代表 Enter AX 的立體物件

    Enter AX

    NovusAX

    熟悉的做法不變,生產力更上一層

    自動化重複性作業,把 AI 移植進實際的工作流程。人負責判斷,機器負責重複,打造出用同樣人力完成更多工作的結構。

    • 流程自動化設計
    • 客服自動化
    • AI ARS 應答系統
    • 企業內 AI 工作流程建置
    • AX 諮詢·導入
  5. 05代表 Enter Studio 的立體物件

    Enter Studio

    ImagoAI 工作室

    從企劃到製作,用 AI 加速

    廣告與內容,從企劃到影片、影像的產出。AI 管線同時改變速度與單價。在追求數量之前,先守住一致的品牌調性。

    • AI 廣告·影片製作
    • 品牌內容企劃
    • 影像·動態圖像

AX Reality Check

你引進的不是 AI,
是這股風潮。

現在多數 AX 不是因為模型不夠好才失敗,而是在沒想清楚「導入之後什麼該變」的情況下就開始了。常見的 SaaS 公司也卡在同一個位置。

95%
對損益毫無影響的生成式 AI 試點MIT · The GenAI Divide, 2025
40%
將在 2027 年前被取消的代理型 AI 專案Gartner, 2025
35%
本體與圖檢索相較純向量的精度提升GraphRAG 基準

所以我們把順序反過來

  1. 01Ontology

    先定義公司自己的語言

    什麼算「庫存」,什麼算「完成」。先把這些定死,否則再好的模型也答不出這家公司的答案。

  2. 02RAG

    為每個答案指定依據

    來自哪份文件、哪一行都可追溯。要的是可查核的答案,不是聽起來像樣的句子。

  3. 03MCP

    接上真實系統

    以標準協定連接 ERP、CRM 與內部資料庫。放在業務真正運行的地方,而不是展示裡。

目的不是把 AI 加進來,而是決定什麼會消失、什麼會變成可能。

How it runs

先看到能跑的東西,再簽約

您不必只憑提案書做決定。我們在簽約前先做出可運行的示範給您看,看完再判斷。

  1. STEP 011–2 週
    用放大鏡檢視清單板的立體物件

    診斷與規劃

    我們照現況檢視您的業務流程與數據,區分哪些可以自動化、哪些應該繼續由人來做,並據此確定範圍。

  2. STEP 022–4 週
    游標正在按下螢幕按鈕的筆電立體物件

    示範優先

    先做出核心流程真的跑得起來的示範,是能點的東西,不是頁面稿。到這一步您完全可以說不。

  3. STEP 03持續
    環繞上升指標面板旋轉的循環箭頭立體物件

    建置與營運

    正式上線之後我們持續盯數據。廣告、數據與自動化不是做一次就結束,而是每個月都要調整。

PORTFOLIO作品實績

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