抵抗成長的誘惑,創新也要有SOP(七)
抵抗成長的誘惑,創新也要有SOP(七)
2012.12.20 |

1年準備、2個月測試、3年後續計畫
**降價不是促銷,是長期策略

** 2009年初,金融風暴期間,台灣麥當勞策畫了一個突襲降價策略,一舉將午餐部分營收提高一倍。

那次突襲,外界看來只是一次降價促銷;對麥當勞而言,卻是一個長期策略:拉近麥當勞午餐價格與上班族外食預算(80~100元)之間的距離,來提高整體營收。

「不是為了短期市場經濟狀況而降價,而是降價本來就是你的策略。市場經濟狀況的惡化,只是做這個決定的時間因素。否則,現在經濟又上來了,要漲價嗎?」台灣麥當勞總裁李明元解釋,麥當勞每一個成功的市場策略,都經過3個步驟:

第一步,辯論。
那次降價方案,麥當勞足足準備了1年。

決策過程中,李明元認為自己最大的任務,就是「創造『吵架』的題目」,「降價有很多問題和風險,」他不希望員工「太安靜」,所以會公開營業資訊,來刺激主管討論。包括要降價多少?哪些產品要降價?哪些時段要降價?什麼時候降價?都是討論範圍。

主管抱怨總裁愛丟變化球,但「變化球常常都是好球!」李明元笑說。

第二步,準備。
麥當勞有一套完善的調查機制,調查項目包括市場變化、消費者對產品的評估、經營方式等。每個國家、每天都會做出100個調查,觀察消費者行為和產業的細微變化。

「它可以告訴我們『要撞山了,移一下!』」李明元形容,這套「氣象預報系統」是地區主管的重要決策參考,也可以避免主觀判斷,是國際品牌維持一致品質的關鍵。

2008年,台灣麥當勞從調查數據中察覺,要持續成長,就必須調整價格,尤其是以上班族為主力的午餐時段。當年第三季,麥當勞開始在高雄分店進行兩個月的測試與微調,確認促銷效果及可能的風險。李明元說,先期測試的準確度,高達70~80%。

2009年2月4日,春節結束開工第二天,「午餐79元」降價訊息同時透過平面、電子媒體發布,中午立刻引來排隊人龍。麥當勞還特地增調40多輛貨車,確保不會斷貨,以免引發消費者反彈。

第三步,持續。
李明元回憶,當時團隊中辯論最激烈的問題是:如何延續降價帶來的營收力道?

所以,第一波午餐降價方案推出前,麥當勞就已規畫好未來兩到三年間、一系列促銷活動:降價時段從周一到周五中午,延長到周末中午和早餐,後來又陸續加入新的促銷商品,以延續麥當勞「超值」的形象。

**李明元的管理講義
****DOs
****1****促銷活動的背後,要有長期的準備和策略目的。
****2****決策時,公開數據,讓主管互相辯論、降低風險。
****3****開放企業案例與學界合作,找出經營盲點,引進人才。

****DON'Ts
****1****不要為了短期

** 資料來源《經理人月刊No.70》

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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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