【編輯推薦】矽谷最美麗副總裁Marissa Mayer演講紀實|數位時代 BusinessNext

（bnext.com.tw編輯部撰文＝何宛芳）Google搜尋產品與使用者體驗副總裁Marissa Mayer翩然來台，與《數位時代》讀者面對面，雖然活動時間確定得有點兒倉促，但她的高人氣仍然讓這場於6月23日在台北的國際會議中心的活動，擠爆了空間不是太大的會場，根據本刊同仁的估計，應有五百人左右到場參與呢，網路直播的部分，更是突破有史以來的新紀錄，共有300多人同時上線觀看。

這次以〈Google the Future〉為題的專題演講，主要是由Marissa Mayer就多年來在Google經營搜尋服務的經驗與技術分享。她先是分析網路資訊快速擴充，讓搜尋重要性大增，並簡介包括universal search、翻譯、在地搜尋、iGoogle、語音搜尋等Google在搜尋領域的技術特色，另外，她也公開了一些在Google Lab中的實驗性搜尋技術。其中，最讓我感到實用的就是「similar image」的新功能。

根據Marissa Mayer的解釋，在similar image（相似圖片）的功能裡，網友不再需要鍵入複雜的搜尋關鍵字，可先挑出一張符合需求的照片，直接由搜尋引擎找出類似圖片內容的圖片。舉例來說，網友可以先找到一張海龜在海中悠遊的照片，然後進行相似圖片搜尋，搜尋出來的結果，就會都是海龜在海中悠遊的圖像，十分方便。

有趣的是，Marissa Mayer也在會場中爆了個小料，原來Google的簡潔搜尋頁面的源由，根本沒什麼大道理，而是當時Google團隊裡沒有人會寫html的網頁！

而演講之後進行的對談，也是另一個有趣的開端。Marissa Mayer一一回答了包括微網誌Plurk共同創辦人Alvin Woon、麻省理工學院開放式課程中譯計畫主持人朱學恆、地圖日記共同創辦人郭家齊，推推王共同創辦人楊致偉所準備的各種問題。其中一個令人印象深刻的，就是她提到了Google如何在組織裡維持女性工程人員一定的比例。

Marissa Mayer說，其實Google的創辦人一直都有感受到開發團對裡擁有女性同仁的必要性，而且還明訂了女性工程師佔整體25%的目標，因為創辦人相信這樣的比例對組織較為健康。她提到，當年Google組織還小時，這樣的目標其實不難達到，但隨著組織擴張，這個比例也慢慢從25%慢慢掉了下來，直到掉到了16%，創辦人便再也無法忍受，開始要求徵才部門暫時停招男性工程師，專心找齊女性工程師。

經過經驗的累積，Google最終找到了一個維持女性工程師比例的有效方法，那就是獨立出4位女性招募人員，專心致力尋覓女性工程師，而這也讓Google擁有了源源不絕的女性同仁。

矽谷最美麗副總裁Marissa Mayer演講會後花序

活動會後，原以為行程滿檔的Marissa Mayer，應該無暇與會場中的讀者近距離接觸，她不僅十分樂意與讀者互動，仔細聆聽讀者的提問、儘可能回答，對於簽名、拍照的需求，也是來者不拒。

更令人驚喜的是她對讀者的耐心，對每個要求籤名的讀者，她都會詳細確認讀者姓名，然後還寫下常常一串的紀念文字，真是令人感動。

看到了這樣的情景，在下也趕緊遞上了181期的報導請她當場揮毫一下，而她也豪爽的寫下了以下文字，為今天的活動，畫下了美好的句點。

「I'm happy to be celebrating my 10th anniversary at Google along with Business Next's 10th anniversary」

(很開心可以參與數位時代的十週年慶，同時也慶祝我在Google的第十年)

註：Marissa Mayer在演講中特別提到十年前的今天，正是她到Google上班的第一天。同時，今年的7/1，也是《數位時代》創刊十週年慶！

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。