[葛如鈞] 當我們同在Facebook遊樂園
[葛如鈞] 當我們同在Facebook遊樂園
2016.09.24 | 科技

現在的我,正在 Facebook Building 10(十號建築)的入口大廳,靠著沙發打著字。

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圖/ 作者提供

方才園區內道路旁的喧囂好似還在耳旁,白熱的加州陽光熾烈地照著我們,我和一位認識多年,現在任職Facebook的朋友,坐在一棟有著免費冰淇淋跟可愛甜點的大樓一樓戶外座位,閒聊著。

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圖/ 作者提供

座位旁是一條園區內道路,不算寬敞,大約五六個人並肩同走的寬度,人來人往好不熱鬧,我們的座位對面是一家叫做「Magic Meat」的燒烤店,一旁排隊的人有說有笑,幾個銀色怪物級的巨大烤箱在一旁兀自發著白煙,烤肉香氣四溢,大家似乎吸著那個香氣就能夠無止盡地排隊下去。往左手邊望過去,是個叫做 Hacker Square 廣場,旁邊角落那棟大樓上有著大大的草寫 Hacker 招牌,頂樓就是那片知名的 - 從太空中都能看見的 Hacker(駭客) 字樣塗鴉。另一個角落裡一棟比較小的建築,幾個人嘻嘻笑笑地走出,我認出來那就是我剛剛跟朋友大戰 Street Fighter 街頭快打的地方。

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圖/ 作者提供

如果不說,你會以為這是遊樂園區還是什麼著的。

台灣要怎麼樣才可能有這樣的一個工作園區和環境?我腦海裡迸出一個再正常不過的問題。老派,但重要。

朋友說,他自從來到這裡,生了兩個孩子,一個三歲,一個十個月。我說,你都算好了吧?他點點頭,說,算好了啊,如果是你,不會算一下嗎?主要是,來了這裡,算一下就能生;在台灣,算再多,也沒有用,壓力大到生不出來,也沒有時間。

他的朋友,在台灣科技業擔任高階主管,因為公司改組,有10個手下移到美國工作,另外10個留在台灣,兩三年過去,這個高階主管來到美國參訪,順便和老同事聚聚,結果發現,當年被派來美國的十個同事各個變得攜家帶眷,反觀那些待在台灣的,多半還是光棍一個。

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圖/ 作者提供

雖然是個很不公平很不科學的非正式統計,但不知道為什麼,聽起來好像還是有點合理,能夠理解,但帶點淡淡哀傷。

「台積電的員工生的孩子佔了全台灣新生兒的百分之一」在Facebook工作的朋友冷不防冒出這麼一句。好像試著想要解釋工作環境和福利對生育率的差異,同時似乎也回答了:如果真的想要創造一個對員工友善、對家庭友善 甚至對生育率友善的工作環境,台灣也沒什麼不行。

看著我驚訝的表情,我說他一定記錯了,會不會少記兩個零「如果照台灣平均生育率不到 1% 的情況來算,每一萬對夫婦有一對是台積電的員工,並不奇怪呀」朋友一邊發揮著工程師特有的推理和計算能力,一邊快速翻找手機裡的網頁,馬上找到了某台灣時報的報導「哪,清楚寫著『台積電的員工生的孩子佔了全台灣新生兒的1.2%』,看吧,我還低估了呢!」

如果真的想要創造一個對員工友善、對家庭友善 甚至對生育率友善的工作環境,台灣也沒什麼不行。
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圖/ 作者提供

我身後就是冰淇淋店的門,在我們閒聊的這十分鐘之間,開開闔闔的不下數十次,簡單算一下,如果是個好吃的冰淇淋,成本不算太低,一整天下來這樣子地被全球遊客吃著,也得花掉不少福利費用——而這還只是整個園區十幾棟建築、幾十個免費小店的其中一個而已。看著另外一旁座位上,看起來像是 Facebook員工的兩個人,討論著聽起來像是網站功能改版的議題,我心裡想,大概也是要利潤比例很不錯的公司,才有機會這麼做吧!如果像是台灣代工廠兩三個百分比的利潤,是怎麼樣也不可能這麼做,公司結構不夠大、瞄準的市場不夠大,利潤比例不夠高,怎麼樣也不可能建立這樣的 Campus 式的園區型公司。

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圖/ 作者提供

台灣企業,要是能有個30%、40%的利潤,也不一定願意這樣做吧?我心裡的那個自卑的台灣人,不經意默默地這樣說著。

這次的參訪,一如往例,在 Gift Shop 禮品店逛完之後結束了,手裡抓了兩張Facebook / Messenger Logo貼紙,朋友說「你不多拿幾張喔?送朋友也好啊!」想了想,身邊似乎真的以不少朋友會想要,便多抓了幾張,一張1.5美元,一邊跟朋友嘀咕說你們的Facebook禮品店的東西跟Google的比起來好像不怎麼樣啊,一邊還是乖乖刷卡結帳,買了一本Internet Org筆記本,一件老派Facebook Polo衫,一組Moscow Mule鋼杯 給太太調酒(給我喝)用,加上一疊Logo貼紙。

Facebook貼紙.jpg
圖/ 作者提供

也許去思考台灣什麼時候有這些歡樂園區式的公司還太遠,先想想怎麼樣讓自己的企業能讓參觀的人無論如何都想花個幾塊美金,抓一把企業/服務的 Logo 貼紙回家,才是更簡單初步的問題吧!

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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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