iwearyourshirt.com~在胸口賣廣告的人體T恤看板
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Jason Sadler四年前的絕妙點子,讓他的生意在第一年,營業額便高達七萬美金,獲得紐約時報、Fast company等媒體的報導。令人難以置信的是,他的業績就此蒸蒸日上,目前他和其他四個夥伴,每年有50萬美金的收入,他們的客戶包括Arizona Tea, Starbucks, Pizza Hut, Nissan, 和 Lucky Brand等品牌。

Sadler在2008年時心血來潮,想出我穿你衣網(iwearyourshirt.com)這個概念,當這個概念浮現時,他和友人正忙於網頁設計公司的業務,而且Sadler對於這個新嘗試缺乏經驗。臉書只有一百個好友,連Twitter也沒開的他老實承認「我沒什麼社群網站經驗。」但是當幾個客戶向他們問起社群網站後,他看見社群網站投放廣告的潛力,Sadler想讓客戶公司在社群網站上,透過互動的方式行銷自己的品牌。

最終,他決定使用人人愛穿又不貴的T-shirts,來啟動他的生意。Sadler理了髮,用100美元買了一個錄影機,接著成功在社群網站上吸引了注意,也帶來一小群跟隨者。

真正讓我穿你衣網實現商業獲利,是Sadler按照日曆計價的獨特定價模式。一月1日,客戶若在這一天刊登廣告,只需花費1美元,但客戶若想在十二月的最後一天刊登廣告,費用就會飆升到365美元。Sadler的第一筆收入來自UStream電視。六個月後,整年成功售出。

為了滿足成長需求,Sadler開始增加T恤衫著裝模特的名單,現在連他自己在內已經有5個著裝模特。Sadler透過具創意、非傳統的程序來聘用T恤衫著裝模特,以確保他的品牌可以維持品質。要請人時,Sadler要求申請者製作一部三分鐘的短片,來解釋為什麼自己應該被錄用,並讓觀眾對影片進行投票。

Sadler的四個著裝模特,年薪介於兩萬五千至三萬五千美元之間,還有分紅可領,並且Sadler會提供每人一架Mac筆電和影片錄製器材。「我不看你的履歷,那也不是我關心的。當我看到得票率最高的影片,我就打電話給優勝者,然後把她們叫來佛羅里達,我要看的只是影片。人們常常懷疑我要怎麼跳脫,和我的業績如何成長,因為這是個奇特的生意。但是我們的確在成長,事實上,在七月,我們開始朝一個新方向邁進。」

舊款的模特必須在一周裡的每一天穿不同公司的T恤衫,而各公司則付他們每日的廣告費。但現在Sadler推出調整模式,讓模特一周都穿同一家公司的T恤衫,以提升該公司的曝光率,當然廣告主公司也需要支付一周的費用。Sadler的團隊開始用新的配套尋找潛在客戶,而日付模特開始終止服務,取而代之的是配套式模特。

Sadler開始這門生意時,沒有寫下任何生意計劃,因為他把全副精神放在拓展業務的目標上。「如果我坐下來寫商業計劃,或許我已經失敗了。太多人把太多精力花在撰寫生意計劃,卻用太少精力來執行,如果你要開始寫生意計劃,用鉛筆吧!這樣你可以擦掉,也可以修改。」Sadler建議。

參考資料:BUSINESS INSIDER

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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