順著對方的個性說話,溝通才能順暢有效
順著對方的個性說話,溝通才能順暢有效
2012.09.27 |

「這份簡報給我重做!」「根據資料,這樣呈現或許比較有效,我希望你試試還有沒有其他可能性。」「你這樣做我也不知道OK不OK耶?你為什麼會這樣做啊?」當看到部屬做出來的簡報不甚完美,你會是以上三者哪一種反應?

這三種不同的說話方式與態度,正代表了溝通心理學中的三種典型不同角色
權威命令的「父母」(Parent理性分析的「成人」(Adult猶豫不決的「兒童」(Child。這三種角色,源自於1950年代由人際溝通大師、加拿大心理學家艾立克‧伯恩(Eric Berne)所提出的經典溝通分析(TA,Transactional Analysis)理論:PAC模型(P、A、C正分別代表Parent、Adult和Child的首字)。

伯恩認為,每個人在成長過程中,因為受到父母的教導與薰陶、社會的訓練與修正,在個性中都包括3種小我(ego state):父母、成人與孩童,這三種自我並存於每個人身上,構成了人類的多重天性。而在日常生活中,每個人基於不同的時機和環境,會運用不同的自我狀態與別人溝通,形成個人專屬的人際關係型態。

由於人與人的溝通,等於是用話語和態度彼此產生影響,因此只要能夠**確認、檢視與分析每個人的性格屬性,就能在面對對方時,選用適合的角色和態度去應對,促使對方做出恰當的反應,產生最有效的溝通**。這種做法不僅適用於親子教養,也廣泛應用於心理諮詢、團隊領導、企業管理等方面。

PAC模型:了解你是哪一種溝通性格?
PAC模型又稱為「自我狀態模式」(Ego-State model),指出每個人性格裡都有3種的不同小我,這種性格屬性也會反映在一個人的說話應對上,讓他在面對不同情況時,產生嚴厲批判、理性問答或模稜兩可的說話方式。

P 父母parent
說話時會展現出權威和優越感,常採用命令或訓斥等權威式做法,表現出挑剔的行為。

當一個人的人格結構中,P占多數時,行為表現會變得容易憑主觀印象做事、專斷獨行、濫用權威等。講話時常會以「你應該」「你不能」「你必須」等命令句開頭,或「笨死了」「連這個也不會」等嚴詞批評。

A 成人adult
說話時會展現出客觀與理智,就事論事、善用分析、明辨是非,依據現實環境做客觀思考,以彈性及清晰的思考力做溝通,並展現出對人尊重的態度。

當一個人的人格結構中,A占多數時,行為表現會舉止冷靜、深思熟慮、對自己負責、對他人尊重。講話時常會以「我個人認為」「我的想法是」「根據狀況」等分析式語句開頭。

C 兒童child
說話時的反應出自直覺,會展現出自然、冒險、愉快,甚至是沒有主見與不負責任的一面,不只好奇、好玩、好問,也容易任性、喜怒無常、感情用事。

當一個人的人格結構中,C占多數時,行為表現容易不負責任、追求享樂、逃避退縮。講話時常會以「我是」「我想」「我不知道」「我不管」等自我中心的說法開頭。

創造「成人對成人」式互動,引導出最大溝通效果
心理學家湯瑪斯‧哈禮斯(Thomas A. Harris)在《我好,你也好》書中指出,當PAC三種不同性格狀態,彼此進行溝通與交流時,會交互搭配出互補、交錯或平行等以下10種不同類別互動。

哈禮斯強調,在各種不同的溝通類型中,以成人對成人式的互動(AA vs. AA)溝通效果最為良好。透過了解PAC模型以及相關溝通分析,可以幫助組織成員有意識地察覺自己與對方的心理狀態,進而選擇適合的反應方式。一旦若能控制自己展現出成人狀態,並透過語調、態度將對方也引導到成人狀態,就能做出最有效的溝通,創造互信互惠的雙方關係。

 

1、PP vs. PP
雙方容易自以為是、彼此苛求,互看不順眼。

PP:「你趕快去把報告給我寫出來!」(父母-父母)
PP:「你沒看見我現在正在忙別的事嗎?」(父母-父母)

2、AA vs. AA
雙方能以理智的態度,本著負責與尊重,合情合理地解決問題。

AA:「你報告寫好了嗎?」(成人-成人)
AA:「是的,我正要寄給你。」(成人-成人)

3CC vs. CC
雙方容易彼此契合與說動,但常是一起逃避、不負責任。

CC:「你想要翹掉這個會議陪我去看場電影嗎?」(兒童-兒童)
CC:「當然好!我完全不想工作了!你想看什麼?」(兒童-兒童)

4、AA vs. CP
一方以理智的態度做溝通,另一方反應則容易流於感情。

AA:「你報告寫好了嗎?」(成人-成人)
CP:「好啦!我馬上去做啦!」(兒童-父母)

5、PC vs. AA
一方以高壓態度提出要求,一方以理智回應。

PC:「你報告寫好了沒?」(父母-兒童)
AA:「事實上,我正在寫。」(成人-成人)

6、PC vs. CP
一方以上級態度指使對方,另一方則乖順服從或不以為然。

PC:「你趕快去把報告給我寫出來!」(父母-兒童)
CP:「好啦!我遲早會去做啦!」(兒童-父母)

7、PC vs. PC
一方採取命令式指令,另一方則不服下也採取同樣方式回敬,此種溝通必定會引起衝突。

PC:「我根本不能相信你會把報告寫好!」(父母-兒童)
PC:「你為什麼老是不肯相信我!」(父母-兒童)

8、CP vs. CP
雙方都把對方視為權威,而表現出服從的姿態。

CP:「要記得幫我做報告哦!」(兒童-父母)
CP:「好啦!我馬上去做啦!」(兒童-父母)

9、CA vs. AC
一方表現小孩子脾氣,一方則表現得理智。

CA:「請記得做報告哦!」(兒童-成人)
AC:「好的,我會努力。」(成人-兒童)

10、PA vs. AP
一方表現理智,但又擔心控制不住自己,所以要求另一方擔作監督的角色。

PA:「報告可別忘了,我明天要。」(父母-成人)
AP:「好的,我會努力,也謝謝提醒。」(成人-父母)

資料來源《經理人月刊 No.92》 

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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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