批評,可能沒有你想像中那麼糟糕!財星前千大企業顧問:公司開「吐槽大會」,有助於創新
批評,可能沒有你想像中那麼糟糕!財星前千大企業顧問:公司開「吐槽大會」,有助於創新
2016.09.30 |

身處在虛實交錯的快轉時代中,企業對於新科技不斷推陳出新的速度,難免產生焦躁及恐懼感,不知道如何準確回應變化,深怕一不小心就被時代淘汰。但這些焦躁與恐懼,並不會激發前衛的創新思維,它激發的只是阻力最小的構想。

「現在的消費者好像比較喜歡簡約一點的風格,而且上次新上市的產品表現也不太好,我們還是不要做太複雜的設計好了。」你知道這種思考方式可能會扼殺到創意的發展空間嗎?

那麼該如何培養創新思維與創造力,即時回應現今世界的高速變化呢?現在已經有越來越多企業,試圖從藝術領域取經。甚至有人說,如果世界是一座大舞台,那工作就是一場即興演出。

有「喜劇界哈佛」之稱的第二城劇團,是個以即興演出聞名的表演團體。旗下的第二城工作坊,開課所傳授的即興技巧,已成功將劇團的才華應用到不同產業,協助公司客戶在各自的領域上,有更好的創新發展。其中,第二城有一半的客戶是財星一千大企業。

對於想提升臨機應變能力,幫助公司創新的企業,第二城劇團執行副總裁李奧納德(Kelly Leonard)與工作坊執行長約頓(Tom Yorton)在《即興力》一書中,提出了2大原則:

1.善用「對,而且」法則來回應他人的想法

「我不覺得這樣做會改善效率。」
在商業界,對別人的構想說「不」,似乎是司空見慣的事情,但這是源於缺乏包容力,以及想維持話題控制權的心態。人們若習慣把「不」當成避免風險與失敗的擋箭牌,那就算是創意十足的點子,也會在開口的瞬間,被其他人的「不」硬生生卡住,於是永遠不會再有人提出想法。

「對,我覺得這提議不錯,而且就算沒有太大成效,再修正就好了!」
相反地,肯定的回應讓大家能從一致的構想出發,再各自添加上自己的觀點,於是點子會繼續發展、深化。以「辦得到」的態度面對問題,提出者能有信心實踐,大家也能成為他的支柱。

托瓦茲(Linus Torvalds)於1991年開發出Linux作業系統,就是運用「對,而且」的實例。托瓦茲允許開發人員自由使用,也能修改現有的程式碼,藉由來自世界各地的開發人員對他說「對,而且」,最後做出了當今伺服器和大型計算機最主要的作業系統。

2.「尊重而不敬畏」,建立適度的不敬文化

《即興力》指出,尊重是會考慮到對方,並接納彼此的不同看法,但敬畏卻會造成偶像崇拜,變成「對」我們說話,而不是「和」我們說話。簡言之,敬畏是變革的敵人。

「主管的決策方向好像有點問題,但我還是不要吭聲好了,不然等下得罪到他或是上層就糟了……」主管和員工,地位有明確的高低時,相互尊重就很容易轉變成敬畏,但不說出不足之處,就無法及時改善。

要如何鼓勵員工說出真話呢?現在有公司會舉辦「吐槽大會」,鼓勵員工放心說出公司產品和設計上的缺點,並將這些意見納為改良的依據。

甚至有些公司開始採取「不敬」策略,例如達美樂做了一項驚人之舉,公開表示「只要有人不喜歡新改良的披薩,保證退錢!」跳脫「我們家的披薩一定很好吃」的宣傳手法,結果營收突飛猛進。因為承認「自己家口味可能欠佳」,反而表達出顧客的真實體驗,成為尊重顧客的表現。

創新者就像是即興高手,利用「對,而且」,再加上「尊重而不敬畏」,開創出全新的格局。

愛因斯坦即是很好的例子,他贊同數學和物理的基本定律,並試圖加入自己的看法,從中做出解釋。愛因斯坦並沒有太過於敬畏牛頓定律,因此才能保有獨到的見解證明自然現象,提出相對論,對宇宙運行有更好的解讀。

延伸閱讀:小公司很難創新?把員工從瑣事中解放出來吧!8個建立創新文化的好方法

圖片來源 / Flickr

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #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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