【書介】《說個撼動人心的好故事》~深入人心,他人就願意買單!
【書介】《說個撼動人心的好故事》~深入人心,他人就願意買單!
2014.03.28 |

生活裡,我們每天不斷的在「說服」別人,有時候「說服」老闆或夥伴、有時候「說服」客戶、有時候「說服」家人。「說服」對方接受我們的想法與作為,希望得到認同。「說服」其實是很累的過程,直到前陣子讀到資深廣告人凱文‧艾倫 (Kevin Allen)的《說個撼動人心的好故事》,當中作者提到:「創造者並非把想法強加在別人身上,而是運用跟隨者身上共同的隱藏議題,加以點燃。」

這段話吸引了我,好像找到了「說服」的訣竅。

其實這是作者凱文‧艾倫分享他看邱吉爾如何寫演講稿經驗的體悟,邱吉爾說,「他並非是將自己的想法強加在人民身上,只是說出人民心中共同的感覺,只是分享大家已經認同的使命。」就是這樣的方式,邱吉爾點然英國人民心中的信念,成功吸引一群跟隨者。

如何找到心中的認同感?作者在書中非常強調要找出每個人心中的「隱藏議題」,他也透過「隱藏議題」來啟動整本書的核心。

凱文認為,作為一個行銷高手,重點在於用對的方式傾聽對方的「想要」,而不是「需要」。因為「想要」是情感的部分,「需要」則是理性的部分,而購買是出於「想要」。但是如何探求對方的「想要」?作者以他三十多年的廣告比稿經驗裡發現,「每個決定的背後,都有欲望、抱負、信念或擔憂在驅動著,渴望這些需求得到滿足,這些沒說出口的欲望,是做決定或選擇方向的基礎。」

凱文打破了商業環境裡「理性冷靜」的分析原則,他認為唯有透過挖掘人們心中不穩定的「情感」需求,滿足渴望,才能成功的打動人心。

這也就是凱文與他在麥肯廣告公司的團隊,透過了解客戶「隱藏議題」之後,成功的拿下許多大型廣告案,其中萬事達卡的「無價時刻」廣告案的比稿過程令人印象深刻。

也許聽過這麼一句廣告台詞:「有些東西錢永遠買不到,除此之外,萬事達卡為你達成!」一句簡單的話,卻深深打中消費者的心。然而在這句廣告台詞的背後,其實深藏著作者與麥肯廣告團隊如何找到客戶在提案時沒說出的「隱藏議題」。

凱文提到,當初要幫萬事達卡分析與競爭對手VISA卡的使用者性質差異,卻發現兩者同質性太高,而萬事達卡卻遠遠落後VISA卡的市占率。凱文的團隊訪問了萬事達卡的持卡人,從中找到了某群人的共通性,他們是一群雖使用循環利息刷卡,但每月定期付款的好人。

訪問了這群持卡人之後,凱文發現他們其實不是亂花錢,而是希望給所在乎的人更美好的生活,於是就有了經典的「萬事皆可達,唯有情無價」的廣告提案,凱文在這個案子裡了解到,說故事不只是在溝通,而是在傳達熱情、情感與希望,也成功的讓萬事達卡在市場上轉型。

《說個撼動人心的好故事》分為三大部分,共九個章節,以Who→What→How清楚簡明的順序來引導讀者該怎麼說一個打動人心的故事,並搭配15個國際創意案例的分析,以及每個章節結束後的「請你跟我這樣做」的九個練習,讓讀者每讀完一個章節,透過作者的引導與問題,直接實際練習與發想。

在書中,作者不但一步步引領讀者如何找出「隱藏議題」,更讓讀者自己發掘每個人自我的核心特質,搭配「隱藏議題」的運用,就等於是找到說故事的方法與故事的劇情。書中也將實際比稿案例以「說故事」的方式讓讀者了解,他們構想這個廣告案過程間與客戶互動發生了什麼事,最後為何以這樣的訴求推出廣告案,而客戶接納的原因是什麼。

本書結語時作者提到,故事最重要的功能就是與他人產生連結,人們從來不是被告知要做什麼,而是透過打動心中的渴望,有了深刻的連結,讓對方「加入我」,別人就會跟隨你。這也是作者認為,在新世界的規則裡,你無法要求別人注意你,但你可以點燃他們的興趣,他們就會擁抱你。

想說個動人的故事嗎?從前,從前……

(作者薛怡青,曾擔任科技媒體記者,現為Readmoo特約作者。)

 

《說個撼動人心的好故事》

立即試讀:http://goo.gl/Ehf7to

詳細資訊:http://goo.gl/dgFAVz

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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