併購，是品牌的豪賭|數位時代 BusinessNext

若說今年是併購的一年，一點也不為過。從西南貝爾電信(SBC)花了一百六十億美元買了AT&T，到寶僑集團(P&G)砸了五百七十億美元將吉列(Gillette)娶回家，國際上的併購案多如過江之鯽。根據CNN的報導，和去年比較，今年的併購數量已成長了五○％(統計至七月)，是史上第四個總併購案金額超過一兆美元的年度。
在二十一世紀的全球競爭環境中，無形資產(intangible assets)通常占了企業價值的一大部分，特別是無形的品牌價值，對企業來說已經是生存的命脈。因為品牌是如此重要，在併購案中，品牌價值逐漸變成是談判桌上的籌碼。但換個角度思考，併購案也就像是品牌的一場賭注。賭贏了，未來一片光明；賭輸了，兩敗俱傷。在這場賭博中勝出的條件是什麼？

了解品牌，精確鑑價

在下賭注之前，總要知道自己手上的籌碼有多少。品牌鑑價在企業併購的過程中愈來愈重要，當然也是最困難的一環。「在談併購案之前，了解目前的品牌策略和認清品牌價值是很重要的，」品牌顧問公司Lippincott Mercer的資深主管霍根(Suzanne Hogan)說，「不然很容易就高估或低估了品牌價值，造成往後併購進行上的困難。」隨著社會消費趨勢從產品導向轉變為經驗導向，企業在併購的考量上也愈來愈重視合併對象的無形價值。相較於其他的無形資產(如專利、人力資源、管理技術等)，品牌是價值與存續性最高的，因此在併購之前，必須清楚掌握品牌的價值。
併購之後真的會更美好嗎？根據管理顧問公司Bain & Co.針對全球二百五十位專業經理人做的一份調查顯示，大部分參與過併購案的經理人都表示在併購前最常犯的毛病是「輕忽了整合的困難」以及「對合併的綜效過於樂觀」，換言之，就是事前心態不正確，也沒有做好準備工作。

合併是連串去蕪存菁

併購成功的首要條件，就是要了解各品牌的優劣勢，重新擬定合併後企業的品牌架構和策略。在今年多起的併購案中，可以發現許多公司在合併前，沒有蹲好馬步，經過大大小小整合工程後，才發現品牌的管理和溝通出現重大的問題，轉而向品牌顧問公司求救。企業在合併的同時，也是品牌重整的契機。成功的整頓可以去蕪存菁，停用表現不好的品牌，出脫或關閉非核心的事業體，都能有效地讓主要品牌擁有足夠的資源、降低非必要的溝通成本。
北美兩家購物商場Sears和Kmart在今年三月的合併就是最好的例子。在合併之前，Kmart在二○○三年曾申請過破產保護，Sears營運也不佳。當時外界把此樁買賣看成是不動產的交易，多抱持著不樂觀的態度，諸多專家分析，在合併之後很可能兩個品牌都會消失在市場上。最後兩家公司成功合併為Sears控股集團，保留了Kmart和Sears兩個品牌，並在彼此的門市，交叉銷售兩個品牌的商品。總計新公司營業據點逼近三千九百家，成為全美僅次於Wal-mart和Home Depot的第三大零售商，年營收約為五百五十億美元。此外，新公司還推出了小型的Sears Essentials賣場策略，將地點設在都會裡，提供毛利較高的商品。此次合併之後，綜效的發揮加上成功的策略，挽救兩家公司先前的頹勢，原本低靡的股價和獲利也跟著水漲船高。

別忘了要對顧客負責

併購行為除了能讓經理階層和銀行家獲利之外，最大的好處就是能讓股東受惠，但是否能為顧客帶來好處，卻是備受質疑的。
大多數的業界人士都認為，絕大部分的併購行為，當事人都沒有把對消費者或顧客的影響考慮進去。「在談併購的時候，光是應付那些複雜的數字就夠煩人了，經理人根本無暇去理會與顧客相關的任何事情，最終受害的就是顧客，」管理顧問公司Prophet的合夥人費佑(Ken Fenyo)指出，「一個合併案的成功與否，取決於經理人對顧客的重視程度，愈能夠平衡顧客需求和企業需求的合併案，就愈可能成功。」
當兩家企業宣佈合併時，顧客會很自然地將其視為一種「承諾」，為了贏得顧客的好感，企業在公關處理上也經常把併購的行為包裝成一種「類婚姻」的關係，強調合併之後的綜效、對顧客的好處。最經典的例子就是Cingular Wireless(北美最大無線通信系統商)和AT&T Wireless在去年十月合併時，就直接以「婚姻」的名義向顧客宣布這個消息。「組織調整的好，一加一是可以大於二的，但別忘了顧客，」費佑強調。
企業合併一定會牽涉到品牌合併的問題，首要任務就是了解每個品牌特性和價值，將可以利用的價值轉換到新的品牌策略上。以目前眾多的案例來看，真正執行品牌和顧客相關思考的是寥寥可數。併購雖是品牌的賭注，但勝負卻不是零合(zero sum)關係，想要在這個賭桌上當真正的贏家，整體的品牌思維是最重要的關鍵。
(關於作者：Alycia de Mesa是品牌相關議題的作家，在美國商業界擁有超過十年的品牌顧問經驗，著有(Before The Brand)一書。)

本文授權自Interbrand旗下網站brandchannel.com 。
原文網址：http://www.brandchannel.com/features_effect.asp?pf_id=270

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。