Google 員工是怎麼工作的?內部手冊大公開
Google 員工是怎麼工作的?內部手冊大公開

任何人在職場上的工作,不外乎「找問題」或「想解答」,像是該在哪些地方投注資源、品牌的核心概念是否有透過產品傳遞出去,或是接下來該發展哪項產品等等。

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圖/ Maglara : Shutterstock.com

對經驗或智慧有限的「個人」而言,很多問題總是顯得龐雜困難,因此我們想出了變通之道,仰賴「三個臭皮匠勝過一個諸葛亮」,希望透過團體腦力激盪,得出更周延的答案。

不過,你是否想過,「一群人加總的智慧,勝過一個人」這樣的思考邏輯,真的完全正確嗎?

腦力激盪結果好壞,「怎麼討論」比人多更重要

曾任Google設計師、主導Chrome、Gmail系統規畫的傑克.納普(Jake Knapp),也曾經深信團體討論的魔力,但是在一次腦力激盪會議中,某個工程師突然提問,「你怎麼知道腦力激盪有效呢?」

納普坦言,當下他確實有點尷尬,因為「我根本沒有測量過團體腦力激盪的成果好壞。」然而,正是這個天外飛來的大哉問,就此開啟了他的反思歷程。他開始從自己的工作中,系統性地檢視「群眾討論」和「個人構思」的利弊得失,最後意外地發現,過去他採用過的成功解決方案,大多數都是他「個人」在一定時間壓力下的「專注」構思。

難道個人智力優於集體智慧?納普並未驟下結論,更進一步分析發現,關鍵不在於他一個人就擁有以一擋百的智力,而是集體腦力激盪的「時間太短」,不足以讓參與者深入思考;再加上與會者都是「抽空」參與,並非投入全副心力,才會得出「個人優於群眾」的結果;更重要的原因是,「出席成員的同質性太高」,把一群同背景的人關在一起,很容易限縮眼界、也看不見盲點。

一番抽絲剝繭,納普得出了解答:腦力激盪最終方案的好壞,不取決於參與討論的人數多寡,與「討論的方法」更相關。他據此提出了一套無論團隊、專案大小,只須找來5~7名核心成員,展開為期5天的討論方法,命名為「衝刺計畫」(SPRINT),並撰寫成內部手冊,最近集結成《Google創投認證!SPRINT衝刺計畫》、公諸於世。

2012年,Google創投將衝刺計畫用於協助新創公司解決商業難題,至今已有上百個團隊實測,證實有效,並且已協助超過上百間新創公司解決商業難題。

關鍵決策者全程參與,確保構思方案的可行性

衝刺計畫的受惠者之一,是獲得Google創投挹資、被譽為「星巴克有史以來最強大的競爭對手」的藍瓶咖啡(Blue Bottle Coffee)。

2012年,藍瓶咖啡創辦人詹姆斯.費里曼(James Freeman)希望將公司獨特而又專業的咖啡體驗,透過電子商務傳遞給更多消費者。在籌備專案的過程中,納普與Google創投執行長約翰.澤拉斯基(John Zeratsky),便運用了衝刺計畫的幾個核心概念。

他們安排一整個禮拜,找來了工程師、零售專家,當然還有藍瓶咖啡的成員(包括創辦人、財務長、公關經理、顧客服務總監等)共聚一室,讓不同領域的人為同一件事情全心投入,克服了前述腦力激盪成員「只是抽空」「停留在同溫層」的討論法,與會者可以針對自己熟悉的主題發表意見、也為他人排疑解惑。

最關鍵的成員,當然是費里曼(創辦人)。「唯有能做決定的人在現場,才能確保衝刺計畫的可行性。」納普強調,在衝刺計畫裡,決策者最好全程參與,以免當所有人都達成共識後,卻在向上呈報時被否決,前功盡棄。

快速實測、快速失敗,汲取經驗推出優化版本

藍瓶的電商計畫啟動後,成員們先是經過3天的討論,幾個網站的「原型」逐漸浮現,最後2天便進入實測階段。

在過往的經驗裡,實測階段通常是在專案將近尾聲才展開,但是納普認為,「等到那時候,一切就太晚了。」試想,電影拍完之後,雖然有「試映會」可以聆聽觀影者的意見,但如果當場「惡評如潮」,導演也無力回天。「與其投入大量金錢與時間,把所有細節都做對了,不如先做出逼真外觀,快速學習。」納普讓眾人在1~2天內就推出產品原型,並找來精準的使用者當「把關者」,測試方案的可行性,以初步了解市場的真實反應

實測階段有兩個好處,一是可以讓提案者在實做的過程中,找出可能的問題;二則是讓真正的目標族群,在產品上市前就直接點出可能的缺陷。在藍瓶咖啡的測試裡,他們做出3個原型網站讓消費者實際體驗,彙整經驗後,藍瓶於2013年推出自己的官方網站,成功帶動營收增長。

方法再好用,終究是手段,回到衝刺計畫的第一步,如果你有個機會,可以讓Google創投這個精英團隊,為你的組織實行衝刺計畫,你會先從哪項關鍵問題著手呢?

最好的起點,就是「坐上時光機,跳到衝刺計畫完成的時候,想像公司的業務,會因為這個計畫而得到怎麼樣的改善。」納普很坦白地說,「企業宏大的目標,聽起來像是陳腔濫調,」但是它永遠都是必要的存在。仔細想想你宏大的目標是什麼,你和你的同事都必須知道,他們每天上班所付出的時間和努力,究竟有什麼意義。從這個起始點開始,或許你就可以得到解答,也為企業的衝刺計畫立下美好的開端。

延伸閱讀:「4要1沒有」,原來Google這樣挑人才

圖片來源 / ShutterStock

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #Google #創新創業
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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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