專業,就是用對方聽得懂的話,去告訴他不懂的事情
專業,就是用對方聽得懂的話,去告訴他不懂的事情

很多年前我去了某一間蘋果電腦經銷商做神秘客,很剛好有一對母女來向店員詢問使用上的問題,以下是他們的對話內容:

媽媽:「您好,我的電腦用蘋果系統開機時,聽音樂有聲音,但切換到 Windows時,就沒有聲音了,該怎麼處理?」
店員:「哦~ 因為 Driver 啊!」
媽媽:「那...那該怎麼做呢? (疑惑)」
店員:「很簡單啊,把 Driver install就好了!」
媽媽:「哦哦...」

接著就轉頭準備要離開,我想是因為店員那副「這什麼蠢問題」的態度,讓媽媽覺得自己很像一個笨蛋,所以不想再問下去了,但這時女兒想說這樣問題沒有解決,所以又補了一個問題:

「那我們該怎麼 install呢?」

這個店員更厲害了,他回:

「我們每台Mac都有bundle的system disc,你丟進cd-rom就會auto-run了!」

於是乎,兩個人一起轉頭走掉了 ;

在一旁的我立即了解到,這家經銷商的店員專業能力真是沒話講,但實際上卻無法幫助公司太多,因為專業必需要能變成實際的效益才有用;這位店員的問題是他使用了過多的專有名詞,而這些專有名詞,正是這一次顧客服務過程的隱形殺手。

隔行如隔山,過度的專有名詞使用,常常會嚴重影響工作績效、團隊溝通、顧客服務...許多方面,而這恐怖的炸彈,通常有三個特質:

###在出其不意的地方出現
每一個行業總是會有自己的行話,在同一個領域待久了,總是會不自覺自己在使用專有名詞;我曾經聽過一間餐廳的客訴案例,在三位客人都點了促銷的豬排套餐之後,點餐人員就直接用對講機跟廚房說「客人三位都是豬」,聽起來雖然有點好笑又無奈,但這不就是內部用語所害的嗎?

###你的理解 ≠ 我的理解
因為每一間公司的營運、組織方式都不相同,同樣的職務名稱如:整合行銷企劃、專案顧問...等,實際上在做的工作內容可能大不相同;有一次我和某間企業洽談社群行銷合作,和對方職稱為「整合行銷」的人員碰面之後,才發現不是他負責的項目,他說,在他們公司,負責社群的人職稱叫「網路專案企劃」;就因為每間公司都能發明自己的新名詞,所以沾沾自喜於這些創意之前,也要想一下極有可能造成溝通障礙的風險。

###沒有人會告訴你
我喜歡喝星巴克,點完餐後有時店員會跟我說「好的請等一下,我先幫你『傳杯』」,第一次聽到的時候我人在高雄,以為這是品牌在地化的貼心行為 -「我先幫你 『傳』 (台語,意思為 準備) 杯」,後來才發現全國的星巴克都偶有發生,由於工作的領域很在意溝通技巧,所以我就詢問了店員,才了解「傳杯」 的意思是「將點好餐的飲料杯子傳給做飲料的店員」的動作。

我想大部份的時候,我們都會因為無傷大雅,選擇不在意而帶過,但就是因為這個「帶過」,常常讓許多重要的會議或對談,擱淺在無形之中,因為「我聽不懂,而我也不會告訴你我聽不懂」。

在蘋果零售經銷商任職期間,有時候我會聽到這樣的對話:

客人:「你好,我想買電腦。」
店員:「想買桌機還是筆電?」
客人:「唔...筆電好了。」
店員:「那你要 Pro還是 Air ?」
客人:「啊…唔...Pro好了。」
店員:「那要 Retina的嗎?」
客人:「...........」

最後客人走了,店員還嫌客人不識貨,其實這一切,都是因為 「太專業」所害,切記,真正好的專業,是用對方聽的懂的話,去告訴他不懂的事情。

(本文出自於「POWER FOR POINT」,原文請點此)。

首張圖片來源 / Camillo Miller via Flickr

關鍵字: #Mac #專案管理
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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

TMMLU+.jpg
TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

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iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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