【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

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關鍵字: #數位書選
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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