【書摘】讓顧客感覺「下次還要再來」的服務
【書摘】讓顧客感覺「下次還要再來」的服務
2011.10.07 | 行銷

 

一天深夜,我獨自從東京市區搭計程車回家。我告知司機先生目的地後,車子開始行駛。司機先生忽然問我:「你要喝冷飲嗎?」我反問:「有什麼飲料?」沒想到什麼都有,包括果汁、茶,甚至啤酒。我選了啤酒之後,他還要我打開後座前方的置物箱,裡面裝滿了多種適合下酒的零食,而且全部免費招待。

雖然我經常搭計程車,但這樣的經驗還是頭一遭。於是我好奇地問他,為什麼要提供這些服務。他回答說:「客人搭計程車時,大多數的人都想放鬆一下。然而,如果能讓這些客人有個驚喜,他們會覺得搭這輛車真幸運,接著就有可能成為我的固定客戶。事實上,現在已經有很多固定乘客指名要搭我的車」。

計程車司機就是自營商,這麼一想,就非常符合邏輯,然而,我們平常卻很少看見計程車司機有這種想法。不只計程車,其實很多生意人對於眼前的顧客總是隨便應付,另一方面,卻又為了提升業績而積極尋找新客戶。

還有一次,我在外地投宿一間頗負盛名的酒店,其內部從裝潢到設備都非常豪華精緻。但在櫃檯等待訂房確認手續時,却枯等了十分鐘以上,接著又為了等待行李,繼續枯等。我站在豪華大廳的角落許久,不知為什麼,這裡卻只擺放了幾張椅子,原本訂房時聽說有迎賓飲料,但進了房裡卻沒看見,而服務人員就像什麼事都沒發生過的一樣,大大方方地從我房前經過。

雖然我到現在還是非常喜歡那間酒店的裝潢,但未來若考慮到底還要不要再度投宿時,難免有點複雜情緒。這和前面所提計程車的例子,正好成了明顯對照。

對於現在既有的顧客,一定要讓他們覺得「下次還要再來」,唯有做到這一點,才是確保業績的最佳途徑。

 

不賣東西日

這是一間珠寶精品店的案例。

這間精品店的門外總是有很多人駐足觀賞櫥窗內的精品,但是卻都不願意走進店裡來。這間珠寶店位於人潮眾多的地下街,櫥窗就在通道邊,每天有許多路人停下來觀賞,但是每當店員上前招呼時,這些人就紛紛離開,除了熟識的老主顧之外,幾乎都沒有客人上門光顧。

於是,這間珠寶店老闆好好地思考了現況後發現,這些站在櫥窗外觀賞卻不願意進到店裡的人,其實都對珠寶有興趣,也想好好的近距離觀賞,但是基於「不喜歡被推銷」、「不買東西不好意思進去」等理由,而決定留在門外觀賞珠寶。

因此,珠寶店老闆企畫了一個「不賣東西日」的活動。所謂「不賣東西日」,顧名思義就是無論什麼商品、無論是誰,當天都不做生意。老闆希望藉由這個特別的日子,讓喜歡觀賞珠寶的人可以安心地走進店裡,說不定這樣反而可以成為吸引新顧客的契機。

對那些總是站在櫥窗外觀賞的民眾,過去店員只能小心翼翼詢問:「有喜歡的品項嗎?有的話可以告訴我,我從櫥窗裡拿出來讓您仔細看看。」現在店員可以輕鬆改口說:「有喜歡的嗎?我們店裡每個月有一天『不賣東西日』的活動,假如您有覺得還不錯的品項,可以在活動當天到我們店裡慢慢地仔細觀賞。如果方便,您可以進來店裡填寫資料,我們會寄邀請函給您。」結果根本不用等到「不賣東西日」,每天來店的顧客人數大幅增加許多。

過去的文章中曾經提到,要設法排除顧客心裡「我想去,但是這個那個」為自己找理由的心理障礙。在這間珠寶店的例子當中,也發生了同樣的效果。但最重要的,就是站在顧客立場,思考是否有何原因妨礙客戶行動,進而推出排除顧客心理障礙的方法,才是做生意最重要的思考重點。

 

地球好友會員證

有一間洗衣店發起「送舊衣到非洲難民營」的活動,並號召顧客共襄盛舉。沒想到熱心響應的民眾遠比洗衣店老闆預計的人數還要多上許多,於是這個活動也成了街坊鄰居茶餘飯後的話題。甚至連地方新聞報社都來採訪,而且看到這則報導的民眾,也紛紛上門成為新顧客。

寫到這裡,光從結局來看,這個例子可能會被誤認為是招攬新顧客的策略,但是實際上並非如此。

這間洗衣店原本就有「為地球做點事」的崇高信念。每位顧客都有另一個特殊的身分,那就是「地球的好朋友」,每當有新顧客加入會員後,就會發給一張「地球的好朋友會員證」。每個月寄發給會員的月刊也叫做「地球的好朋友通訊」,為了強調不使用紙袋或塑膠袋,這間洗衣店還特地製作「地球的好朋友購物袋」送給顧客。

這些活動從幾年前就開始持續到現在,包括這一次所發起的送舊衣活動,也屬於地球的好朋友活動當中的一環。

在這裡值得一提的是,這間洗衣店的所有活動都有其一貫宗旨。對於既有顧客來說,這次店老闆所號召的活動與過去的活動也都很一致,一點也不覺得唐突。尤其是透過這次活動而加入的新顧客,也都是高度關心這些議題的人。當他們實際蒞臨店鋪時,看到這麼多活動中都有著一貫的宗旨,不僅會感到新奇與驚喜,「原來還有這樣的洗衣店啊!」也會立刻喜歡上這間店。

對於這些顧客來說,這間洗衣店已經不只是一間洗衣店了,這是老闆創造粉絲的王道。相反地,如果這次店老闆所發起的活動,只是吸引新顧客的噱頭,這種沒有一貫性的活動,肯定會立刻露出馬腳,甚至造成反效果。

每位老闆都應該牢記這一點,大部分的人都會討厭前後矛盾的經營態度。

 

書名:招福招財:小店大人氣88王道

出版社:遠流

 

作者:小阪裕司

日本感性工學會理事,九州大學、靜岡大學與中部大學客座教授。透過寫作、演講、企業支援研討會、產官合作計畫與學術研究等活動,發表未來的商業形式及其具體的實踐方法。1992年創立Oraculum人與組織研究所,以「人的感性與行動」為主軸,研究商管理論和實務技巧。

 

買書去

關鍵字: #綠能環保
往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓