我做的一切,都為了提升品牌
我做的一切,都為了提升品牌
2012.09.25 |

陳榮華
正新輪胎總經理。1950年生,台灣大學經濟系、交通大學EMBA畢業,並獲頒雲林科技大學榮譽博士。

MAXXIS始終是台灣話題性最強的國際品牌。

2012年2月,林書豪旋風式的連勝才開始,MAXXIS就成為第一個搶下尼克隊贊助的台灣品牌;投手陳偉殷在美國大聯盟金鶯隊初登板,亮橘色的「MAXXIS」標誌已經好整以暇出現在本壘後方的廣告看板,一如當年王建民率洋基隊邁向19勝,MAXXIS也站在這個黃金版位,向全世界招手。

這並非一夕爆紅的押寶式幸運。1999年,MAXXIS首度贊助美國職籃洛杉磯湖人隊,它就拿下年度總冠軍;接著,它大膽加碼贊助美國職棒亞特蘭大勇士隊,結果勇士隊也拿下總冠軍,MAXXIS頓時知名度大增。

MAXXI是台灣國際品牌中的異數。相對於在全球具有優勢的資訊品牌,正新身處台灣相對弱勢的汽車產業,卻一開始就勇敢地投入競爭激烈的美國市場,而今也成為與最多國際級名牌、名人結合的台灣品牌。

在品牌這條路上,正新輪胎總經理陳榮華一路踽踽獨行。23年前,當台灣企業仍靠著傳統參展方式來打知名度,正新卻已經懂得用運動行銷來塑造品牌性格;近年,當台灣品牌爭相投入運動行銷以爭取國際曝光,正新卻又已經往上提升,進入深化品牌靈魂的層次。

陳榮華想的是:當消費者看到「MAXXIS」logo時,會產生什麼樣的感受與感動?他心裡的目標是用「100%服務」「100%品質」與「100%信任」,創造消費者毫不遲疑的信仰。於是,他便以這三個價值為核心,發展出策略架構「Triple3」。

這個架構,是陳榮華和南加大教授一起發展出來的,整個理念足足要三十多張投影片才講得清楚,面向涵蓋員工、夥伴、客戶和供應商,內容豐富度不亞於正統的學術理論。為了在組織內外形成文化與共識,陳榮華像個傳教士般,逢人就宣揚這套架構,甚至連合辦活動的策略夥伴和經銷商也被說服,將「Triple3」海報貼在自己公司裡觀摩。

對於品牌所能產生的價值,陳榮華應該是台灣最堅信、也見證得最深刻的CEO。正新每年都將2%營收、約24億元用來打造品牌,金額相當於某些科技大廠一整年的毛利。陳榮華坦言,他喜歡做「長期的事」,「贊助尼克隊能多賣幾條輪胎?這很難估計,其實也沒必要估計,」他的目標很明確,「我做的一切事情,都是為了品牌,而不是賣輪胎!」
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陳榮華品牌經營心法:運用「triple 3」,使品牌深化、升級!
近兩年,總經理陳榮華將MAXXIS的三個管理目標Service」****(服務)****「Quality」****(品質)****和「Trust」****(信任),進一步發展成一個三個層次的三角形
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核心:瑪吉斯家族
**許多企業以「team」(團隊)「partner」(夥伴),來形容與利害關係人之間的關係,但陳榮華偏愛用「family」(家族),「『team』好像任務完成就要解散,我們的
『family』雖然沒有血緣關係,但因為共識而結合,所以力量很大**!」

他認為,身為國際化企業,讓愈多人加入家族,力量愈大;還要分享利潤,使每個成員都得到好處,所以MAXXIS Family也可簡稱為「Max Family」(最大的家族)。
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管理目標:100% Service、100% Quality、100% Trust
陳榮華認為,如果只談「服務」「品質」「全球化」,聽起來一定不痛不癢;但如果強調「100%」的決心,「連小孩都知道100分是滿分!」,感受就會不同
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每一個管理目標,又有3個評估指標
。以「100% Trust」為例,可以從「是否顧客、員工、經銷商都樂意擔任『品牌大使』?」「產品是否能提供顧客終身價值?」「是否能與經銷商建立互信的長期夥伴關係?」3個方向來執行。

他舉例,許多企業對「顧客價值」的定義是「一位顧客、一生能帶來多少生意」;但他希望經經銷商能反過來先思考「一項產品、能為顧客一生帶來多少好處」,做生意的心態就完全不一樣。
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策略目的:全球化、穩定成長、持續性創新
**「穩定成長」指的是成為專業輪胎公司,不做業外投資;「全球化」是指生產、銷售、人才都要廣布全球、融入當地;「持續性創新」則是不只產品,連行銷、服務的方式都要不斷改進。

 

陳榮華的管理講義

DOs
****1.****企業要建立長期價值,比如品牌、通路與組織文化。
****2.****做品牌,要不斷創造話題。
****
DON'Ts
****1.****做運動行銷,不要贊助運動員個人,要贊助整個團隊。
****2.****不要想「顧客一生能買多少產品」,要想「產品能為顧客一生創造多少價值」。

資料來源《經理人月刊 No.92》

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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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