IKEA讓你忍不住一逛再逛的祕密,就在出口的地方
IKEA讓你忍不住一逛再逛的祕密,就在出口的地方
2016.04.08 |

你應該有過類似經驗:去宜家家居(IKEA)購物時,總是沒有捷徑可以直達想去的展間,就算只是想買個燈泡,都要花上大把時間;有時候,還要自己到倉庫區,扛著又重又大的商品去結帳。

仔細想想,整個購物過程是這麼麻煩、痛苦,但是你走出商場後,卻很少有負面情緒,甚至覺得逛得滿開心的,為什麼會這樣?

諾貝爾經濟學得主丹尼爾•康納曼(Daniel Kahneman)指出,這就是「峰終定律」(Peak-End Rule)的作用。他在研究中發現,人們對於一件事物的記憶好壞,取決於高峰和結束的感覺。

康納曼做了一個實驗,他讓兩組受試者戴上耳機,聽很大聲、令人不舒服的噪音。兩組聽到的音量都一樣,不同的是,第一組聽完大聲的噪音就結束實驗,第二組還會再聽一段比較弱的噪音。

按常理推斷,第二組的人聽了更久的噪音,應該比第一組感覺更痛苦,但事後調查,願意繼續參加實驗的人,居然是第二組較多。

圖說明

這個實驗告訴我們,如果一段體驗在最高峰或結束時的感受是愉悅的,即使痛苦的總量大於快樂,你也會覺得整段體驗是好的。

回頭來看IKEA購物的例子,在賣場裡購物的「高峰」,是那些具設計感又物超所值的商品、溫馨漂亮的展間,「終點」則是出口賣的10元霜淇淋。由於消費者在「峰」「終」的愉悅感,遠遠超過「長途跋涉」的痛苦,購物經驗就變成正面的了。

圖說明

在對的時間點上用對力,印象分數輕鬆飆高

美國電話電報公司(AT&T)也用過類似做法,帶給顧客正面的體驗。以往,用戶到門市辦理業務時,通常得排隊等候,由於不知道要等多久,多半會有點不耐煩;就算有了號碼牌,讓客人大致知道等候時間,但是只要必須等待,人就會感覺煩躁。

於是,AT&T推行新做法,讓服務人員在顧客進入店面10秒內或是進門的3公尺內,向他們打招呼,先營造一波受到熱情款待的體驗。結果,顧客在接受調查時,都認為等待時間比實際上還短,因而提升了服務的正面評價。

其實峰終定律在生活中隨處可見,像是看一部90分鐘的電影,即使前面一個小時劇情無聊,但是高潮和結尾很精采,我們還是會覺得電影很好看。

圖說明

或是在一場足球賽事裡,兩隊經常幾十分鐘都進攻無果,但是如果突然一個精彩進球,或是某一隊在最後幾分鐘逆轉勝,觀眾還是會大呼精彩過癮。

在工作中,懂得運用峰終定律,可以讓你用更少的力氣,達到更好的成果。

在會議上發言或與客戶交談時,想給人留下深刻印象,就要懂得「分配」你花費的力氣。假設你從頭到尾都用8分力道,人們對你的最後印象就停留在8分。

圖說明

但是,如果你有些地方用4分力道,有的用2分,在高潮和結尾使盡10分氣力,聽眾對你留下的印象就高達10分。

人資工作者在進行離職面談時,也可以善用峰終定律。通常,員工對公司的印象取決於自己在工作上最輝煌的時候,和離開前的最後一刻。

因此,人資人員如果能在員工離職前夕,肯定對方對公司的貢獻,失去他是公司的損失,並且誠心祝福他往後順利,離職者通常會對組織留下較好的印象,即使是帶著委屈離開的人,對公司的不滿也會減輕不少。

資料參考 / 《心理學,最巧妙的商戰武器》,先覺出版
圖片來源 / rarye via Flickr, CC Licensed
製圖 / 吳岱芸

本文授權轉載自:經理人月刊

關鍵字: #IKEA
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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