【蘇麗媚專欄】讓「需要」到「想要」的好故事
【蘇麗媚專欄】讓「需要」到「想要」的好故事
2013.03.01 | 創業

一個普通的杯子,可能只賣100元。但若從這杯子說出一段讓消費者感到共鳴的故事,那麼售價就可能由消費者「需要」的功能取向,變成精神或心靈層次上「想要」的價值。

全球下載次數超過10億、已有超過200個夥伴開發相關周邊商品,這是來自芬蘭的「憤怒鳥」;推出一年,用戶總數就突破5000萬,這是來日本與韓國聯手的「Line」。這兩個例子,不只是說明了一個行動匯流時代的商機,成功背後的共同關鍵在於:它們都說了一個好故事。

當紅色小鳥用力擊倒豬頭時,它讓上班族找到解悶的出口;Line裡面的四個角色,很多人都可以畫出比這更好的,但因為有著金髮男的自戀故事,它們就有了生命力跟溫度,不然它跟微信又有什麼不一樣,跟那個WhatsApp又有什麼不一樣?

以前在我的產業背景裡面,「說故事」是最重要的一件事,但說故事不應該只是放在單一產業或戲劇這件事上面。特別是當我們面對這樣多元匯流的環境,每天訊息量這麼多,觀眾或消費者為什麼要記得你?消費者會對一件事物有興趣,往往都是因為這個事物傳達了人們心中遺失的美好,也可能是彌補了心裡某一角落缺憾。

做為一個從台灣出發的經營者,必須先愛上自己的原鄉文化,因為那才是屬於我們的,當這些東西存在,才有國際化的資格。比如穿梭台北巷弄間的消防栓,或是馬路上密度幾乎世界第一的氣孔蓋,這些我們日常生活中的小東西,其實就是一種獨特的生活風景,透過故事的包裝轉換,就會很有味道。

現在我們在推動一個用各類敘事方式演繹故事的實驗室Story Lab9,故事創作的養分,其實就來自我們腳踩的這塊土地。在Story Lab9用不可被取代的原鄉符號及媒介說故事,不只發現漸成獨特氛圍巷弄文化的動人,也投入原鄉特色題材的研發。比方說我們開始研究台灣的蝴蝶,台灣蝴蝶有四十到五十種是只有台灣有的特有種,每一種翅膀的形狀、顏色、還有斑紋,就是一個最棒的美學設計題目。

掌握了符號,就能夠進一步發展故事,然後原鄉符號故事再連結到產業。一個普通的杯子,可能只賣100元。但若從這杯子說出一段讓消費者感到共鳴的故事,那麼售價就可能由消費者「需要」的功能取向,變成精神或心靈層次上「想要」的價值。

我們跟全球獲得最多國際設計大獎的華人設計師謝榮雅合作。他以設計結合科技應用推出解凍板、奶油刀一系列的產品,設計或功能都很不錯,但真正打動我們的是產品設計中的「溫度」概念。當概念出來後,故事就可以發展出很多有趣的切入點。

文化創意產業不應該被窄化成一個好像手作品或者是一個藝術,它必須要承載著可被體驗的生活,透過故事呈現有態度的共同性創造力。 

推動平台串聯、異業結合,我們都希望去發現更多「能說自己土地故事」的產業人才,幫所有的品牌說故事。我們做的並不是必然對,但至少要探索新邏輯。先把產業感跟狀態做出來,大家就能夠互相學習,文創產業才有往下走的可能。

[蘇麗媚]前三立電視執行副總,目前以個人身分創辦夢田文創,探索在數位匯流的無序結構「流經濟」大趨勢下,實驗跨產業、跨平台、跨市場的文創產業「流經濟」的各種可能性。

出自數位時代雜誌2012年9月號

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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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