[官振萱]媒體轉型不能靠直覺，那麼你依賴的是什麼？|數位時代 BusinessNext

毫不含糊檢視我和讀者的關係

F小姐（工作超過20年，翻譯超過20本書，做過雜誌、出版編輯、報紙國際新聞編譯，現在是單位裡的「社群女王」，讓報社粉絲團起死回生）：

數位轉型，最困難的是一開始心理上的恐懼，改變領域，還要接受別人檢視。所以要接受自己「不夠好」，這麼晚才開始學習數位，心理上會矮人一截，如果始終在傳統媒體的軌道上工作，習慣大家的肯定，我不用直接面對這些。

最大的突破是開始明確檢視「我和讀者的關係」。每次討論題目妳都會問：這和使用者有什麼關係？以前在報紙編譯國際新聞時不需要回答這個問題，我們覺得重要的，它就重要。現在要重新檢視我覺得重要的，是不是讀者覺得重要的。最有幫助的訓練就是數字分析，迅速、明確、毫不含糊的檢視自己對讀者的判斷是否正確。

一年來的轉型訓練，很多項目都鍛鍊過，但淺嘗即止，接下來我想要自己找一個項目，花時間去累積紮實的實力。目前想要選的是社群短影音，包括題材判斷、剪接、下標、讓它在社群發酵。

傳統媒體的同事，多半實力好、見識高，不容許自己做出幼稚、不完整、實驗性的東西，寧願守在原地。如果組織不調整，沒有立刻否認他們的價值，就會覺得原來的方式仍是很好的，導致自己改變的腳步鬆懈。

丟在全數位的環境裡成長最快

L先生（當過兩年編輯，八年記者，目前為新聞部數位製作人）：

最初踏入數位覺得技術門檻很高。以前做記者只要會搜尋資料，連雲端硬碟也不會用，現在很多數位產製的工具都要會。接著是觀念的問題，過去寫新聞沒有TA（目標使用者）的觀念，記者通常目標是「上到報紙頭版頭」，因為代表長官肯定你。但沒有想過，服務的對象到底是報社的長官，還是讀者？

進入數位世界是很殘酷的，因為什麼都有數字可以佐證，記者的優越感消失，常常自以為了不起的作品瀏覽率卻非常低，會很受挫，自己拉不下臉來。

不過，挫折中還是可以找到小小的成就感。比如一個作品，意外得到很大的回響，數位時代沒有絕對的法則，新鮮的事很多，也是數位環境最好玩的地方。就是這樣度過挫折，然後不斷往下找新的目標，嘗試對準使用者。

所以學習數字分析是很有用的。另外，和不同數位專長的同事合作，比如視覺設計、產品開發等，慢慢將數位的知識和能力累積起來，養成用數位來思考，整個人被丟在全數位的環境裡成長是最快的。未來，我想花更多心力投入「短、精、快的視覺化數據新聞」，協助年輕同事，結合新聞專業與數位經驗。

不過感覺上目前很多人還是沉浸在自己的舒適圈裡，習慣長期以來的工作模式。其實就放膽踏進數位的領域，甚至全數位的領域，一段時間後即便回到原工作崗位，也會很不一樣。

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在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。