[沈雲驄] 對待小眾, 一定要真心
[沈雲驄] 對待小眾, 一定要真心

上個月美國體壇傳出一件運動史上規模最驚人的併購案,金額高達40億美元,直追雅虎交易案的規模,猜猜看,主角是誰?

如果你平常連拳擊比賽都覺得暴力,你一定無法忍受「終極格鬥冠軍賽」(Ultimate Fighting Championship,以下簡稱UFC)。

圖說明

圖片來自:Shutterstock,

這個誕生於1993年的格鬥節目,說有多暴力就有多暴力,主辦單位標榜不限武功派別,空手道、泰拳、詠春、拳擊都可以,混著用也沒關係。而且更重要的是「沒有規則」,基本上只要不咬人、不戳眼睛等太沒品的動作,管你出手多兇狠毒辣,都不會被裁判制止,只管把對手打到趴,就能贏得鉅額獎金。

不難想像,這麼殘暴的格鬥節目有多麼小眾。若非平常就是摔角、拳擊或武術的愛好者,大概沒幾秒鐘就不敢看下去了。所以這節目開辦後撐了七、八年,始終沒法賺錢。經營慘澹之下,2001年以200萬美元賣給了來自拉斯維加斯的兩位賭城少東──法蘭克與羅倫佐.法帝達(Frank and Lorenzo Fertita)兄弟。

當時買下UFC的這對兄弟,一度被人家笑死。一來,UFC沒賺錢就算了,還欠了一屁股債,送給人家恐怕都沒人敢要,哪值200萬美元?二來,這麼小眾的節目,要如何經營?先前已經有觀眾投訴,應該禁止這麼兇殘的格鬥,接下來要怎麼做下去?再加上,就在買下之後沒多久,美國爆發網路泡沫股大崩盤,經濟陷入低迷,害得法帝達兄弟這兩個冤大頭,又多砸了超過3千萬美元下去,有一度,外界甚至傳出UFC快要撐不下去了。

然而就在上個月,美國體壇傳出一件運動史上規模最驚人的併購案,主角不是ESPN等知名頻道,也不是哪支NBA或大聯盟勁旅,正是這個當年沒有人看好、小眾到不行的UFC。媒體集團WME-IMG決定以讓人瞠目結舌的40億美元──相當於近1,300億新台幣──天價,買下UFC。這筆交易金額,幾乎追上威訊(Verizon Communications Inc.)為了吃下雅虎所砸下的48億美元,也讓美國企業見識到「小眾,其實不小」的驚人威力。

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圖片來自:Shutterstock,攝影:Anton_Ivanov

過去,大家都知道小眾市場的確存在,也很想抓出小眾分一杯羹,但很少認真把小眾當作一門大生意經營。畢竟,小眾顧名思義就讓人覺得小,不容易創造一般大企業所需要的規模,尤其在運動媒體界,一般大眾口味的運動都經營得有聲有色,可以闔家共賞,還能衍生龐大周邊商品市場,像UFC這種小眾到不行的節目,要怎麼突圍而出,爭取到觀眾眼球,還願意掏腰包花錢?

可是看看UFC去年的表現,營收超過6億美元,稅前獲利也超過1,600萬,從2007年以來,平均年成長率接近15%,絲毫不遜其他主流的大眾節目。

UFC的成功,已經成了管理課堂上很有代表性的個案。其中,最讓人津津樂道的策略之一是:不假仙,既然要打,就要打真的。過去,最受歡迎的格鬥節目一是拳擊,二是摔角,但前者常被嫌規則太多,後者稍嫌演得太假,總之都讓格鬥愛好者不夠盡興。因此負責經營大任、也是法帝達兄弟老友的丹納.懷特(Dana White)堅持,要製作「真正的格鬥節目」,讓觀眾看到過癮才行。他相信,只有真正被滿足的粉絲,才會大方掏腰包。

圖說明

圖片來自:Shutterstock

UFC的策略之二是:不貪心,抓緊最核心的觀眾就好。其實在接手之初,法帝達兄弟原本也不是這樣想的。相反地,他們希望能跟HBO等這類知名的大頻道合作,好爭取更多觀眾,只是全吃了閉門羹,沒有一個主流的大頻道願意播出這麼暴力的節目,逼得他們只好改變策略,找較小的頻道合作。

沒想到,反而因此開啟了一個更大的商機。格鬥節目的核心族群,是18至34歲的男性,因此UFC找上了當時以男性節目為主的Spike TV合作,而且願意全部負擔每集節目約1千萬美元的製作費,交換條件是Spike TV必須把UFC安排在摔角節目的接近時段。這一招果然奏效,首播之後讓UFC一炮而紅,許多過去看摔角節目的觀眾,從此愛上了更真實的UFC格鬥賽。

不假仙也不貪心之外,UFC也是最早真心擁抱社群媒體的節目。與現在許多企業「不得不跟進」的態度不同,UFC打從一開始就知道,必須透過社群媒體與粉絲們搏感情,讓UFC的選手透過社群媒體,走進粉絲們的生活之中,讓粉絲們維持高度熱情,並主動邀請同好加入。

而同好,來自世界各地。今天,UFC攻下的還不只是美國市場,全球有近149個國家,用超過30種語言播出UFC的節目。據傳包括遠在中國的萬達集團王健林、騰訊馬化騰,一度都想競價搶下UFC,你說,小眾小不小?

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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