向Slack學習如何開發好專案,6大心法教你少走冤枉路
向Slack學習如何開發好專案,6大心法教你少走冤枉路
2016.08.16 | 技能

對工作感到自豪,可以督促我們追求更好的品質,但這種驕傲感亦有可能成為工作上的絆腳石。

曾任職於Google和Quora等公司、現任Quip軟體工程師的Edmond Lau,同時也是《The Effective Engineer》作者,近日在部落格分享,越在乎某件工作項目,越容易投注更多精力和情感,但也因此更難對計畫的好壞做出正確判斷。他建議,應盡量減少驗證想法的時間,才能在發現計畫不可行時,瀟灑放手、趕緊轉換方向。

圖說明
(圖說:Quip軟體工程師Edmond Lau分享如何減少驗證想法的時間。圖片來源:Pexels

Slack讓產品驗證時間從6個月減少到5天

為什麼驕傲感容易讓我們走冤枉路?Lau從心理學的角度分析原因。第一,我們很難接受沈沒成本,讓過去在專案上付出的努力和時間付諸流水。第二,我們也擔心如果否決自己過去的意見,可能會被同事看不起,這就是「自我威脅」現象,可能讓我們對錯誤事堅持太久。

由於否決過去決策的難易度,大致和我們已投入的時間、精力、經費和情感有關,Lau指出,最好的方法就是減少驗證產品的成本,讓我們更願意隨時改變計畫方向。

Lau以企業協作平台Slack的團隊為例。一般用戶如果沒有使用企業溝通平台的經驗,可能無法立刻了解使用Slack的好處和功能,也因此,Slack團隊想到,或許可開發一款模擬企業團隊的聊天機器人,透過和這些機器人對話,用戶便可在實際成立工作群組團隊前,了解Slack的好處和功能。

他們評估,完成有基本互動功能的聊天機器人,至少需要6個月,而投入越多時間,產品也將越可靠。不過另一方面,用來模擬的聊天機器人團隊也可能讓用戶感到更困惑,不知道這些機器人是哪來的、用來做什麼。

最終,他們只花了5天就確定這個想法不可行,他們是如何辦到的?

Slack團隊在5天內設計並做出聊天機器人的介面,而其中最花時間的自動回覆、傳訊息功能,在測試階段則是以真人代替機器人回覆,雖然測試規模不大,但卻足夠用來獲得意見。最終,5名受測者中僅有1名的回饋是正面的,其他人則是對聊天機器人感到困惑、不懂這個功能用來做什麼。因此,Slack團隊決定終結這個想法,轉向用其他方式向用戶解釋產品功能。

6大心法:盡可能更早、用更便宜的方法驗證想法

Lau建議,平常工作時可按照以下流程,在早期階段便能獲得回饋,調整產品方向。

  • 開始做新產品時,先寫下簡短的設計文件,其中需強調特別突出的細節,並且給團隊成員看,以在專案開始前獲得回饋。
  • 執行高風險想法時,應樂於學習未知的事,並減少專案早期階段的風險。相反的,不要一開始就想如何完成或規模化產品,這將造成產品迭代又少又慢,失敗成本也更高。
  • 想辦法打造最簡單的版本來蒐集用戶回饋,或像Slack團隊一樣更好,大致做出平台介面即向用戶展示、驗證產品。
  • 做產品前先做市場研究,了解用戶眼下亟需解決的問題是什麼,而不是耗盡自己的時間和體力,用來解決自認為是用戶問題的問題。使用客戶關係管理工具(如Intercom)可以更輕易了解客戶,獲得真實回饋。
  • 推遲任何和推出產品第一個版本無關的工作項目,盡量縮短蒐集回饋的時間。
  • 持續進行用戶測驗,每隔一段時間驗證自己正在進行的項目。以Quip來說,有時甚至一周做了12次用戶測試,以對正在開發的產品更有信心。

資料來源:The Effective Engineer

關鍵字: #專案管理
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

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。

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