[蘇麗媚] 體重機終究是乏了
[蘇麗媚] 體重機終究是乏了
2013.05.10 | 人物

人人都喜歡看「數字」,因為大家都說「數字會說話」。一個體重50公斤的女生,變成45公斤,開心嗎?哇,好開心,但別開心得太早,也許體重機根本沒歸零(當然,可能是當事人故意不歸零),也可能是彈性疲乏……。

本來是胖胖可愛的人,站在鏡子前,變瘦了,哇,好高興,但請別自欺欺人,因為那是一面哈哈鏡(凹鏡)。當然,如果你從小照的就是這面鏡子,就會覺得自己就是這樣的身段,但別人都知道,這並不是真正的你。

乏了的體重機、變體的哈哈鏡,某個程度上,等同是目前傳統的收視率調查困境,可以參考,但並不精準,甚至是失真的。但電視台、廣告業代理商目前只能仰賴這個讓人無奈但勉強接受的結果。

其實在數位匯流的衝擊下,群眾使用網路普級,收視管道多元,透過電腦、行動裝置觀看影片的人越來越多,甚至可以預期的是,未來更多傳播行為都將在網路上串聯並記錄完成。

根據資策會的調查,國人已習慣跨平台多螢觀看影視節目內容,很多人邊看電視邊滑手機,而且隨時透過社群網站發表個人看法。有意思的是,有些影音內容「默默」走紅,隨著直接且熱烈的討論,甚至主導社群走向、社會議題。但這些強大且宰制媒體發展的新媒體使用者的收視行為,根本不會反應在傳統收視率數字中。

這樣的失真,或者該說是「暫時無法跟上時代腳步」的收視率調查方法及數字,的確是不少創作者頭上的緊箍咒,收視率主導內容走向,不少創作者為了不讓自己陷於泥沼、滅頂,無奈修正方向。但其實有更多創作者堅定自己要走的路,堅持製作優質的內容。

幸好,總有曙光。2013年,美國電視收視率普查機制導入「網路口碑監測」,以Twitter為「電視第二屏」的樣本,做為收視率加權基礎。今年3月此機制已被證實有連動性,也就是說,藉著新媒體的特性,分析出使用者的年紀、喜好、興趣等,並得知在網路上的行為模式。這種「有效監測」的方式,方便節目製作者與廣告主找出更精準的行銷服務,進而做更優質的服務應用。「節目收視率數字在說話,而且說的並非完全實話」的時代會過去。

2013年3月號《數位時代》專欄中 ,我提到美國最熱門影集《紙牌屋》(House of Cards)的成型過程。該劇為翻拍1990年BBC同名劇集,故事描述一名玩弄權術、自大狂妄的國會議員故事。

《紙牌屋》是擁有美國2千9百萬會員線上影音服務Netflix的自製影集,這部影集直接在網路上「首播」。過去的「慣例」多半由強勢媒體製播,之後才授權線上網站串流。有意思是,《紙牌屋》一次上線13集,「世界各地」的會員可按照自己的時間和收視習慣觀賞影片,這種開放式的收視方式也大大顛覆傳統作法。同樣的,會員資料都會進入Netflix龐大的數據分析系統裡,所有觀影會員的各項數據、互動內容都會進入分析系統,精準的分析結果將更提升內容品質與服務細膩度。

回過頭來看目前台灣的傳統收視率調查。2、30年,失真的收視率監測「黑盒子」決定了創作內容走向,但精準、互動、開放的「新媒體」幫助許多人丟開頭上的緊箍咒,提升創作內容質量,企圖在「不精準且單向的台灣收視樣本戶代表觀影水平」的垢病中,找到與使用者新的傳播、互動與應用的可能性。幸運的是,目前一切都正在改變中。

出自 數位時代雜誌2013年5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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