用懲罰做病毒行銷!看「冰桶挑戰」如何顛覆做善事的邏輯
用懲罰做病毒行銷!看「冰桶挑戰」如何顛覆做善事的邏輯

看過臉書(Facebook)執行長佐克伯(Mark Zuckerberg)、微軟創辦人比爾蓋茲(Bill Gates)、蘋果(Apple)執行長庫克(Tim Cook)往自己頭上倒一桶冰水的影片了沒?

這就是近一個月來,網路上最受矚目的慈善活動:冰桶挑戰(ice bucket challenge)。此活動乃是由美國漸凍人協會(ALS Association,學名為肌萎縮性脊髓側所硬化症,俗稱漸凍人)發起的公益活動。挑戰方式很簡單,在自己頭上倒一桶冰水,點名3個人進行冰桶挑戰,被點名的人必須在24小時之內做出回應,他可以選擇在自己頭上倒一桶冰水,或是捐出100美元給漸凍人協會。

冰桶挑戰不同於以往公益團體的捐款活動。過去,慈善機構的行銷活動,多是訴求受援助團體的弱勢、以及做善事的益處,從來沒有一家慈善機構敢用,「不捐款就懲罰你喔(潑冰水)」當做行銷主軸。

冰桶挑戰運用了幾種遊戲化的元素,包括完成遊戲後可得的聲譽(且24小時內必須回應)、遊戲帶來的成就和經驗(潑冰水的體驗)、排行榜(完成挑戰的人可點名)等。

挑戰從原本是漸凍人的家屬和朋友,很快就有名人加入。包括臉書執行長佐克伯點名比爾蓋茲,比爾蓋茲點名特斯拉汽車創辦人馬斯克(Elon Musk)。另外,蘋果執行長庫克的冰桶接力棒後來也傳到歐普拉和史蒂芬史匹柏手裡。冰桶現象立即發燒,風靡全美。

據協會統計,7/29至8/12,漸凍人協會與其38個分會已獲得4百萬美元捐款(去年同期為112萬美元)。這顯示出,公益行銷也可以有不同的思考方式。

無獨有偶,美國慈善組織微笑列車(Smile Train)也以創新的捐款訴求,快速募集到數百萬美元。微笑列車為全球各地貧窮唇顎裂兒童施行修補手術。微笑列車採取了「一次就好」(once-and-done)策略,也就是寄信時告訴收信人,「你只要捐這一次,我們就再也不會要你捐錢了。」

過去不曾有慈善組織嘗試過這個方法,因為找到新的捐款者非常困難。結果,這聽起來瘋狂的點子大獲成功。收到「一次就好」信的收件人成為初次捐款者的比例,是收到一般募款信的人的兩倍,而且他們捐的錢更多。

微笑列車的成功經驗收錄在《蘋果橘子思考術》中,為《蘋果橘子經濟學》李維特(Steven D. Levitt)和杜伯納(Stephen J. Dubner)的最新作品。

如果連慈善機構的公益活動,都可以顛覆做善事的邏輯,採取「不捐款也可以…」的行銷方式,反而讓大家捐更多,你是否也該重新思考你的行銷策略。

本文出自:《經理人月刊》 網站
特色圖片出自:Flickr via Photopin

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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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