「以使用者為中心做思考」將主宰未來市場|數位時代 BusinessNext

時代以光速在躍進，無論是生活方式、社交模式，甚至連接收訊息的方式都在解構重組，而甚麼能掌握未來的新世界呢？不是技術、不是媒體，而是 User Centred Thinking（以使用者為中心做思考）！簡單來說，使用者的想法、思考模式某種程度就代表著使用者的習慣以及主流趨勢，而能觀察到並順應主流趨勢的，便能夠蓬勃發展，也便是我們口中的 Google 大神、Apple 等。一言以蔽之，用戶體驗主宰市場方向。

以科技、媒體、硬體顛覆傳統想法─三個被認為具有專業、權威及領導性的產業，領導著生活潮流，傳播著世界資訊；但反過來思考，他們都是觀察到細微但大量的用戶體驗，並針對其發展更進階的產品，即便說是 User Centred Thinking 在引領世界也不為過。

圖1. 使用者的想法需要被仔細觀察，有時侯可能微小到連使用者都沒注意到。

舉一兩個生活例子來說明，有沒有常常不小心被熱茶杯燙到的經驗呢？如果能夠在伸手拿起杯子之前就預先知道要小心燙手，對消費者來說真是一大福音。其實就有設計師推出了會變色的杯子，當你向杯中注入熱水時，杯子的外壁會逐漸變色，而當杯子慢慢冷卻，又會變回原色。

圖2. 注入熱水時，杯壁會出現充電外觀的綠色電量，若溫度稍降，則變回原本的無電黑色狀態，設計核心也來自於user centred thinking。

另外，大家是否常常會忘記要幫植物澆水呢？時間在跳動，能量在轉化，「植物電能時鐘」就像一座微電站，通過兩種活性不一樣的金屬，再以濕潤的植物和土壤為載體，經科學設計產生了推動時鐘運行的動力。每天來一些愛心的澆灌，產生的微量電能就能讓時鐘運轉起來，一款有生命力的盆栽，在帶給人賞心悅目的同時，也釋放了清新的氣息，更讓我們見證了它的生生不息（最重要的是每天抬起頭要看時間的同時，就會提醒自己要記得落實澆水動作，不然時鐘會停止運轉的）。

圖3. 植物電能時鐘不但結合科技，更是以 user centred thinking 角度出發。

新科技琳琅滿目，今天 Facebook 收購 Whatsapp，明天 Apple 和 Samsung 打官司爭智慧財產權，每間大廠都爭相收購所需的獨家技術，話題也總是圍繞著最夯的收購價錢。但是，擁有技術真的擁有全世界嗎？

我們以一個最直覺的例子來說明，Samsung 一直將 Apple 作為競爭目標，或者更現實又貼切的說—追隨目標。Samsung 的 Gear Watch 推出時間其實搶先 Apple Watch 一步，但卻在 Apple 發佈會結束之後，立刻發佈諷刺影片以凸顯自己的智慧型手錶。姑且不論廣告創意，這個做為是將自己定位為一個產業先驅者，抑或僅是欲擊敗產業龍頭的國際大廠呢？

單就技術而言，Samsung 並不差於 Apple，Android 和 iO S也絕對是平分秋色。但為什麼世界永遠都是跟著 Apple 的想像走？重點不在於「技術」，而是「技術應用」。再好的構想也需要被了解，好的技術同樣也需要被應用在對的地方，賈伯斯曾經說過：「你必須要有一個自己想解決的問題，一個自己想糾正的錯誤」，而當這個問題是大眾的問題，錯誤被技術糾正回來的同時，你也成功以 User Centred Thinking 的角度將技術應用在對的地方了。

媒體從來是群眾接收訊息的主要來源，尤其是在報章雜誌、電視新聞的傳統媒體時代，當時媒體被認為是具有權威性的存在；但網路的興起、新興媒體的介入，使得群眾接收的信息數量大增，多方管道的立體配合衝擊著傳統媒體，隨著媒體型態的轉變，事實的真相也朝向透明化發展。

網際網絡為群眾帶來最重要的改變便是「化主動為被動」，在以往少數媒體壟斷時代，對於媒體提供的訊息只有「接受」和「不接受」；觀察到群眾渴望「選擇」的權利，便有了搜尋入口網站奇摩的興起，媒體也開始追逐群眾感興趣的話題；隨著文化水平高度發展，聽到群眾渴望真實報導的要求，社群網站 Facebook 及影音平台 YouTube 便占據了我們的生活，使得人人都成為了可以提供新聞的「來源」。新興媒體之所以受歡迎，是因為它可以解決現有狀況的盲點，將用戶體驗提升至更上一層樓。如同波蘭華沙市政府為華沙起義發起的另類社群行銷活動：The mate from the Past，讓群眾透過新的媒體模式，認識了過去的歷史。

如同「未來媒體實驗室」計畫的博理基金會策略長張以明所述，未來媒體的核心就是「破壞性的創新」，而這股力量將來自所有的數位原住民，他們讓社群分享交流成為主流，讓大家手上拿著的行動裝置成為最重要的媒體。也就是說，過去的媒體，只是「少數人」呈現「部份」事實，可是未來的媒體，卻有可能透過群眾的力量一起建構事實，凸顯最豐富的全貌。傳統一對多的媒體傳播方式，也將會轉變為多對多的傳播方式，因此，未來的媒體人不僅要懂內容製作，還必須懂得結合新科技做出新的突破

硬體方面希望以一個生活中微小的例子來讓大家意會─Apple的雙面USB。沒有使用者會抱怨USB的單面設計，但將USB插反這個動作卻幾乎是每天都會發生，或許連使用者都沒有注意到這個微小問題，Apple 卻願意投入資源改善，粗略估計雙面 USB 可能為世界節省4,687 年，為每個使用者節省16分鐘。

圖4. 雙面插拔的微小設計，卻帶給用戶小確幸。

賈伯斯曾說：「我們必須讓小事也令人難忘。」雖然這是一個並不驚人的設計，但卻代表站在 User Centred Thinking 角度重視到這個微小細節的公司品牌體驗注定成功。

主宰未來新世界的，不是技術、不是媒體，而是 User Centred Thinking。　　

本文出自Phimedia通泰媒體

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。