專案PM一定要會的溝通法則!設定 4 種團隊角色,再複雜的任務也能搞定
專案PM一定要會的溝通法則!設定 4 種團隊角色,再複雜的任務也能搞定

一家化妝品公司即將在3個月後推出新產品,並舉辦新品發表會。總經理下令公司內的產品企畫部、市場行銷部、活動公關部必須全力支援。這三個部門一收到指令,立刻就自己能做的事情採取行動,不久,發生媒體重複收到新聞稿,引起抱怨。此外,在內部會議上,3個部門各別提供資料,總經理還得自行消化整合各部門的資料,無形浪費許多時間......

每個主管都希望,每當交辦一項任務時,會有一個負責人跳出來欣然承諾說:「沒問題!全部包在我身上。」接下來每隔一個階段,負責人會主動回報工作進度,不用催迫,就會拚命達成目標,為團隊得到預期的成果。

無奈事與願違,有些部屬總是等主管說一動、他才做一動;尤其是遇到跨部門整合的任務,時常存在本位主義,只顧自己部門的任務,卻不在乎其他部門正在浪費時間。這樣的心態,常讓管理者挫折不已。

有什麼方法或工具,能夠有效地分配工作,讓複雜的任務滴水不漏並執行成功?

ARCI四種角色、四種責任

當責》一書中提及,李‧波曼(Lee Bolman)與泰倫斯‧迪爾(Terrence Deal)在1984年的著作《認識與經營組織的當代之道》(Modern Approaches to Understanding and Managing Organizations)裡,首先提出「RACI」的概念(通稱為銳西矩陣(RACI matrix)或銳西法則),目的在於協助澄清「誰該負什麼責任?」畢竟,唯有清楚界定一項任務所有參與者的角色與責任,才能避免權責不分或推諉塞責。

然而,隨著RACI法則的應用範圍日廣,RACI本身的用字次序與用意,開始引發爭議,舉凡英國資訊工程基礎建設學會(ITIL)、顧問業者及企業,均主張「是ARCI,不是RACI」。

根據以下對於ARCI分別代表的4種角色和責任的定義,應可進一步理解「A」與「R」的排序為何如此重要?又如何有助於找出在推動工作時,究竟誰該負起什麼樣的責任?

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圖/ 經理人

1.當責者(Accountable): 必須負起專案或任務的全部責任的人,通常只有一個人可扮演此角色。他擁有決定權與否決權,以及伴隨著權力而來的責任,不但要「把對的事情做到最好」,更要對自己所決定與否決的事情,負起最後成敗責任。

2.負責者(Responsible): 在當責者領導之下做事的執行者,團隊中可有多人扮演此角色。執行者的首要之務就是擁有100%的工作責任感,並且將自身責任往外延展,致力於追求「個人當責」與「個體當責」。

在團隊中,當責者(A)與負責者(R)的互動密切。「A」必須與數個「R」溝通協調,以及設法提升「R」的能力及熱誠。而「A」如果想成功,務必對「R」授權、賦予能力(empowerment),激勵「R」樂於「多做一點」(one more ounce)。

3.事先諮詢者(Consulted): 當責者在做出重大決定前,向他尋求建議或徵詢意見的對象,彼此進行雙向溝通。諮詢者可能是顧問,也可能是頂頭上司或資深主管;簡單說,就是防止你闖禍的人。諮詢者的責任在於清楚傳遞自己所知的資訊、經驗及觀念。

要注意的是,諮詢者(C)是給建議的人,千萬不要自己跳下來做決定。如果真的很想更改當責者(A)的決定,應藉由個人的「影響力」,切忌越俎代庖,以免責任跳回自己身上,甚至讓「A」認為自己只是在執行老闆的旨意。這樣非但無法強化部屬的執行力及對成果的負責力,也無法培養部屬的領導力,還可能對部屬的信任和信心造成傷害。

4.事後被告知者(Informed): 在決策做成或行動完成後,必須被知會的人,可能是人資部門人員,要幫你尋覓人才;可能是財務部門,提供你所需經費;也可能是往後要接你棒子的人。當責者與告知者的溝通是單向的,只需事後報備,無須事前報告。

很多政府單位缺乏「當責」的概念,常常是由一個「委員會」作決策,由8個人來共同承擔責任。只是,當有8個人需要負責時,其實就等同於沒有人來負責。在管理上,不要說「三個和尚沒水喝」,只要兩個和尚都會沒水喝,團隊中,只能有一個人當A,運作起來才會產生執行力。

阿喜法則的運作模式

阿喜法則的運作模式,是由每項專案的當責者(A)和多位負責者(R1、R2、R3),推動各種活動的實體運作,分別處理不同任務和各項責任。

同時,透過溝通,取得右邊系統的支援協助。而事先諮詢者(C)可以是直屬上司或外部顧問,或其他部門資深主管,但無決策、否決權,貢獻的是影響力而非權柄。支援系統是事後告知者(I),通常是人資、財務、客戶,或圖中R1、R2、R3的部門主管等,這些人會知道整個專案進度和工作狀況。

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圖/ 經理人

通常有負責者看管的專區不易出錯,但專區之外的「白色空間」(white space;即俗稱的「三不管地帶」),往往正是執行力低落、溝通力不足、互踢皮球的「灰色地帶」,也是專案失敗的主因。

因此,經理人的重要職責之一,就是把「當責」的概念,變成公司的共同語言,要求每位員工在接到任務時,都要立即釐清「在這個案子裡,我是A或R?」經理人可先指派幾個重要人物,在幾個專案上負起責任,用行動表示他們是當責者,再沒有多餘的藉口來推三阻四。

延伸閱讀:當個稱職的跨部門專案PM!一定要有的5大觀念

本文授權轉載自:經理人

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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