[年假書摘]《原來,使用者才是老大》:不考慮使用者,就淘汰!
[年假書摘]《原來,使用者才是老大》:不考慮使用者,就淘汰!
2015.02.22 | 科技

我們正跨入多數交易始於數位圈的經濟環境。在這個環境中沒有離線生意,一切都是數位事業。數位服務除了影響大眾的社交生活、職業生涯,以及消費行為之外,也幫忙匯集資訊:我們從電子郵件帳號、推特(Twitter)、網站、應用程式得知消息;在電腦桌面上安裝插件,或開啟手機上的「天氣頻道」應用程式以了解天氣狀況。數位科技告訴我們身在何方,該往哪裡走,讓我們能夠計算卡洛里、閱讀電子書、存支票、記錄購物清單,以及聽廣播。在總是連線狀態和充滿智慧型手機的環境裡,我們隨時依賴數位服務和產品來完成日常任務,平常一天內我會用到上百個網站、應用程式及數位服務,這些東西至少是由25家公司製作。

企業必須跟上這些變化,否則就會淪為下一個電路城(Circuit City)、寶麗萊 (Polaroid)或百視達,這幾家公司都因為數位科技的崛起而慘遭淘汰,或只依稀留下過去的模樣。在我經營的巨大互動公司(HUGE)裡,我們花很多時間思考這些議題,及公司該如何因應這個新的商業現況。當顧客剛找上我們時,經常提出許多不同的訴求,例如新網站、行動應用程式、社交媒體活動等,但其實他們需要的都一樣:數位轉型(Digital Transformation)。

他們需進行改革以便在新經濟環境中競爭,因此才來找我們幫忙。公司的同仁和我在工作上有幸研究各行各業許多績優企業的內部運作,跟這些企業的領導團隊合作,規劃正確的策略、組織架構,以及業務流程,幫他們在數位導向的市場中競爭。當我們回顧這幾年的合作經驗時,最驚人的發現是,不分產業或組織規模,這些公司面臨的問題及有效的解決方案竟然如此相似。為了驗證實地觀察到的模式,我們展開計量研究以回答以下問題:在當今數位導向的商業環境中,成功的因素是什麼?

第一步是從許多公司中,挑出有效運用數位科技的幾家公司,把它們合稱為「數位領導組」(Digital Leadership Set)。我們從《財星》雜誌(Fortune)千大公司開始找起,不過我們當然也知道若將石化公司和例如eBay這類純科技公司拿來比較不公平、不精確,所以先把這些公司分成19個產業,再評估每個產業裡的20大企業。我們系統化地評估每家公司的6個數位面向,衡量數位科技有效運用在各個面向的程度,包括銷售、行銷、客服、人事、公司提供的核心產品與服務等,再把這些資訊整合成一個數位卓越排名(1~100),將名列前茅的公司合稱為「數位領導組」。

這群榮登數位領導組的公司,在數位環境裡的表現始終優於同業。以2011年來說,這些公司包括:亞馬遜(Amazon)、美國運通(American Express)、蘋果(Apple)、百思買(Best Buy)、戴爾(Dell)、聯邦快遞(FedEx)、Google、惠普(Hewlett-Packard)、家得寶(The Home Depot)、IBM、捷藍航空(JetBlue Airways)、梅西百貨(Macy’s)、微軟(Microsoft)、西爾斯控股公司(Sears Holdings)、西南航空(Southwest Airlines)、史泰博(Staples)、塔吉特(Target) 、沃爾瑪(Wal-Mart)、華盛頓郵報公司(Washington Post Company)、富國銀行(Wells Fargo)。

接著,我們研究了這些領先企業在組織架構、管理風格,以及策略上的共同點。我們想找出決定卓越數位績效,讓贏家脫穎而出的特質,不只是想知道這些企業如何從組織與管理觀點數位化,也想看到數位科技和原有事業的不同面向,包括怎麼從銷售和客服,到產品研發與行銷,得以整合在一起。在數位領導組的調查中,可以看到一個我以前當顧問時就猜到其與眾不同的細微特質:在這個新經濟中,最成功的公司始終優先考量透過數位管道與其互動的使用者,究竟有哪些需求和興趣。真正的市場領導者以滿足使用者的需求為重。他們深知,讓使用者開心,顧客自然就會上門,培養使用者群,顧客群也會跟著成長。

使用者很重要

使用者包括顧客、員工、求職者、潛在顧客和事業夥伴、品牌的粉絲、媒體的成員,以及透過數位媒體及科技和公司互動的其他影響人物。

他們可能是透過公司內部網路、行動應用程式、線上求職表、網站、顧客關係管理軟體(CRM)、臉書粉絲頁、推特帳號,或公司內部與外部數位技術的其他元素和公司互動。總之,只要是透過數位媒體及科技和公司互動的任何人,都是使用者。

使用者有很多種,雖然他們的興趣和目標各不相同,但都希望以數位工具輕鬆、迅速地搶得先機。這類工具可能是一套輕鬆幫你找出可用資料的資料庫管理程式,或是幫你追蹤餵食新生兒時間的行動應用程式。

當使用者也是顧客時,他們會使用數位媒體和科技來做出正確的消費,找出比當地購物中心更划算的商品。他們會先上網瀏覽使用者評價和專業評價,詢問社交網路上各路朋友的意見以研究商品;接著,不管賣家身在何方,他們會四處比價,然後迅速的點選購買鍵,即使按鍵在手機上也毫不遲疑。

這些數位顧客和傳統顧客截然不同。傳統的商業入門課教我們「顧客至上」或「顧客永遠是對的」,如今該以新的方式來看待顧客:顧客只是使用者的一部分,透過數位管道和公司互動的眾多人當中,顧客只是其中一種,而他們都希望數位科技可以幫忙改善生活,使其更為輕鬆。

企業成功的關鍵在於鎖定這個較為廣大的使用者群,日後顧客自然就會上門。拜社交媒體所賜,部落客和「朋友」聯合起來就會變成一大群塑造品牌及帶動業績的民意。公司的員工、事業夥伴和潛在顧客也是有影響力的使用者,他們幫忙改善營運績效,也塑造品牌及帶動業績。使用者可能比顧客更貼近公司,對公司更有影響力,如果你需要數字來說服你,一家公司的使用者群通常遠大於顧客群,如果公司只討好掏錢的顧客,反而會錯過真正豐厚的獲利。

使用者要的是簡便

企業該如何吸引使用者,讓他們參與,以培養長期的關係呢?只要提供使用者都想要的產品——簡便(Easy)就夠了。

我們運用科技處理事情,完成任務,例如查詢球賽的成績、寫電子郵件給朋友、看影片或研究該買哪一雙鞋。當使用者透過數位技術和公司互動時,他希望技術簡便好用,因為他只是希望完成想做的事情,不想浪費時間研究網站的運作方式,或思考接下來滑鼠該點進哪裡,他只希望那件事自然而然地發生,如果你做不到這點,他就會棄你而去。

我們對使用者行為做過大量研究,從研究結果中一再看到以下的情況:當使用者發現東西難用或難懂時,他們不會怪罪製作數位產品的公司,而是責怪自己;他們會感到沮喪,認為是自己太笨才不會使用。一般人不會喜歡這種自覺愚蠢的感覺,所以他們會否定整個經驗,說自己有多麼討厭那個應用程式或網站,關掉以後就再也不想用了。

公司很難獲得第二次機會,所以風險很高。公司必須花很多時間思考易用性(usability)——使用數位產品的容易度及使用者體驗的滿意度,而最好的使用者體驗則是完全不必說明或沒有學習曲線,科技服務或產品就能一如使用者的預期般來運作。所以,對所有的公司來說,「易用性」和「組織持續達成易用性的能力」,將是成功的關鍵因素。

使用者至上的公司

使用者是如此重要,因此現在出現一種卓越營運的新模式,我稱之為「使用者至上」(user-first)的公司。

如今,最成功的公司是採取使用者導向的經營方式,致力追求使用者滿意度,因為使用者才是擴大顧客群及整體組織的動力引擎。這種使用者至上的經營理念影響組織的各個部分:公司如何銷售與行銷、組織架構,其營運的各個環節都受到影響。

※ 本文摘錄自《原來,使用者才是老大》〈前言〉

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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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