秀出證據、言簡意賅,10分鐘讓客戶點頭成交
秀出證據、言簡意賅,10分鐘讓客戶點頭成交
2012.10.08 |

好不容易約到一個大客戶,一定要好好把握難得的機會,讓提案能夠順利過關!」這是每位行銷業務人員在準備提案前的共同心聲。面對聚精會神聆聽,而且又無所不知的客戶時,如何在短短的10分鐘內,提出你的重大主張,簡潔明瞭地說出最犀利的方案,打動客戶的心,是提案時最大的挑戰。

對此,賓州大學華頓商學院(Wharton School of Business)教授理查‧謝爾(G. Richard Shell)與馬里歐‧穆薩(Mario Moussa)在《求歡式說服術》中提出「PCAN模式」(Problem、Cause、Answer、Net Benefits****),將如何完成一場高明又有效的提案簡報,分成4個步驟:
1.問題(Problem****):開場白就直接點出眼前的問題,並針對你的想法解決了什麼問題(或滿足了哪些需求),做簡短但具體的說明;
2.原因(Cause****):解釋為什麼會產生這個問題或需求;
3.答案(Answer****):提出解決方案;
4.淨利益(Net Benefits****):從所有方案選項中進行比較與分析,說明為何在考慮所有選項後,你提出的才是最佳方案。

比如說,針對客戶新產品銷售業績不佳,進行提案改善時,可先點破客戶目前正面對的問題,接著依序找出引發問題的可能原因、解決方法,最後評估淨利益是多少,如此一來,便能讓與會者聚焦在問題與解決方案上,提高說服力。

謝爾與穆薩提醒,想要讓提案令人印象深刻、成功達陣,還必須遵守以下3個原則,才能發揮PCAN模式的功效:
1.提出論點與證據:一開始就將你的最佳論點與證據拿出來,不要等到最後才讓客戶驚奇,因為如果你沒能在第一時間就讓客戶感到事情的急迫性,客戶可能也會沒有耐心聽你說完,說不定以後就再也沒有機會了。
2.結論清楚明確:直截了當地點出提案結論,說明如何解決問題,帶來何種好處,在提案接近結尾時,最好能夠迅速地做一次摘要,為提案結論加深印象。
3.不要花俏:最好能把你的問題陳述簡化成一、兩句話,盡量控制在100字內,千萬別廢話連篇;至於問題的解決方法,也不宜長篇大論,最好將所有資料帶齊,當客戶提問時就可立即拿出來佐證。

除了運用在對客戶提案外,PCAN模式也可運用於協助解決組織其他問題,例如,如何開發新市場、是否關閉經營不善的廠房、業務部門如何吸引新客戶等。不管在正式或臨時性場合,都能運用PCAN模式快速準確地點出問題,提出最有效的解決方案。
**
PCAN
****模式:引起注意、說明想法,讓對方接納你的好點子
**如何在短時間內,有效說服客戶採納你的提案?PCAN模式建議依循「問題」「原因」「答案」「淨利益」等4個步驟,針對提案要解決的問題,做具體說明;解釋這個問題或需求的成因;提出該問題可能的解決方案;最後證明為何在考慮所有選項後,你提出的是最佳方案。

P  問題(Problem):從眾多疑問中,重新定義問題。
例如,某家企業推出的新產品銷售不如預期,甚至比既有產品還要差。
↓
C  原因(Cause):指出產生問題的起因。
原因1:廣告內容呆板,無法打動人心
原因2:廣告曝光度不夠,難以造成廣大回響
原因3:產品功能不符合消費者需求
……
↓
A  答案(Answer):提出解決問題的方案。
方案1:以更活潑的型式,重新製作廣告內容
方案2:在最多人潮聚集的地方,播放戶外廣告
方案3:修正產品功能
……
↓
N  淨利益(Net Benefits):比較與分析各方案,選出最佳的方案執行。
善用數據說服觀眾,例如,根據調查,每天有2萬人經過A路段;XX商品也是因為在哪裡下廣告,新產品一推出,首日賣出3萬台;直接展示各大企業都選擇當地廣告看版的照片等。
資料來源:《求歡式說服術》,商智文化出版

資料來源《經理人月刊 No.92》

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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