企業真的需要顧客長嗎?
企業真的需要顧客長嗎?
2013.05.15 | 科技

「首席顧客長」(CCO,Chief Customer Officer,亦有人稱Chief Client Officer)是公司欲解決客戶疑難雜症的最有力資產,並且協助公司建立長期競爭優勢,保留高利潤顧客,同時透過有效的顧客策略,驅使顧客更願意買單。研究業者Forrester早在2011年就提出已經邁入「顧客至上」的年代,比起以往任何時候都需要多加注意顧客的一舉一動,企業要開始將顧客經驗納入企業守則之中,而不再只是說說而已。

「顧客至上」的年代也讓大家正視CCO顧客長一職;一般來說,成長中的企業認知到:其實組織中並沒有專責之人擔起最終的客戶體驗,大部分組織是由多個部門共同擔起這個責任,包括行銷、業務、專業服務、客戶經理、客戶服務、法務、和會計,都有可能涉及此責任。

Gartner今年舉辦的Customer 360會議當中,指出目前已超過2千家公司設有CCO一職,而且數目還在增加中。你或許會想:公司真的需要CCO嗎?其實未必,執行長請先考慮以下三點建議之後,再決定是否需要聘僱CCO:

1. 難以界定的角色

CCO是公司裡的新角色,面對的任務相當廣泛,而且也很模糊;CCO職責通常囊括顧客服務、找到新顧客並且想辦法留住新顧客、以及最重要的:負起顧客權益之重責大任,這也是許多組織最缺乏的部分。

CCO集所有顧客關係於一身,要確保品牌和顧客之間建立起的長期價值,雙方皆可受益。因此,從本質上來看,CCO需要和顧客有著非比尋常的深度關係,這樣的廣泛又模糊的角色描繪,往往會阻礙公司找到適合的CCO。

2. CCO難以找到,也難以留任

CCO必須要有多方經驗,包括行銷、業務、通路、客戶服務等,才能針對整體組織執行各種深度計畫,因此能坐上這個位置的人,很難從外界引入空降;事實上,55%的CCO是內部員工晉升,平均為公司效力的時間超過七年。

成功的CCO可以協調部門間的改變,對於此艱鉅挑戰需要員工和合作夥伴的通力協助,因此這個角色不只是需要領導力,還要具備影響力和信任度。

由於CCO平均任期只有26個月,因此在管理高層當中相對弱勢,再加上又得面對嚴峻壓力和不斷出錯的可能,因此要找到合適的CCO是非常不簡單的任務。

3. 企業需要CCO這樣的角色嗎?檢視更深層的企業問題

在聘僱CCO之前,執行長要考慮以下這個邏輯性問題:為什麼需要這個人在前線打頭陣?是因為企業文化已經忘記顧客的重要性嗎?還是因為顧客聲音被壓抑而無聲了?如果企業管理團隊將顧客意見和價值觀分開,那麼所面對的是系統性的問題,如果不先解決,找來CCO不過也只是個救急方案。

打算要讓團隊加入CCO之前,必須要全面性檢視業務,是否要打造以顧客為中心的業務?是否透過社群聆聽顧客意見?是否記錄下顧客意見並改進?是否衡量策略方向正確,讓顧客接受企業品牌?

出自VentureBeat

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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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