[LifeHack-18] 咖啡館師傅的啟示,如何正確跟他人學東西?
[LifeHack-18] 咖啡館師傅的啟示,如何正確跟他人學東西?
2016.09.26 | 技能

之前到花蓮旅行,回程時到了花蓮火車站,發現還有一個多小時才到火車時間,於是想說找一家附近的咖啡館坐坐吧!用 Google 地圖搜尋一下,發現附近有一家「安娜咖啡館」評價不錯,就試著走過去看看。

順著Google地圖走過去,一開始還有點懷疑自己有沒有走錯,因為那是一片大空地上座落著一家獨棟的房子,這真的就是那家咖啡館嗎?一推門進入,發現這家咖啡館的裝潢很氣派,有點像是大飯店裡的高級餐廳那樣挑高,座位排得很鬆,有著典雅安靜的氛圍,還有一個很大的咖啡吧台,老闆正在吧檯忙著沖泡咖啡。

我們找了個位子坐下後,老闆送上了單子,我照著平常的習慣點了杯單品咖啡,老闆一聽我要點單品咖啡,馬上把菜單拿走,跟我說:「如果您要點單品的話,我這裡有很多單品的豆子沒有寫在菜單上,要不要我跟你特別推薦?」我說:「好啊!」老闆就一一詢問了我想喝什麼口味的咖啡,然後推薦了我一款莊園豆子,我也就順從老闆的推薦。

本以為就是坐著等咖啡上桌,又沒想到的是,過了一會,老闆用紅酒杯裝了磨好的咖啡粉來給我聞聞味道是否適合,我覺得味道很香,而且發現老闆的粉「磨得比我平常粗很多」(我平常也很愛自己手沖咖啡),好奇間,老闆回去手沖好豆子後,送上了一壺咖啡,我一喝之下,著實驚艷!不只是口味完全符合老闆跟我說的期待,更重要的是還特別的順口,但有保留咖啡香。

於是當我們品嚐完咖啡後,我自己走到吧檯跟老闆聊天,我問老闆:「你剛剛的粉好像磨得比較粗?但是喝起來順口又有單品的韻味,你是用多少刻度去磨豆的呢?我回家也想試試看。」我本以為就是簡單得到一個磨豆機刻度的答案,沒想到老闆卻說:

「你趕車還有時間嗎?如果有時間,那我要跟你說說『咖啡不能這麼學的』。」

附註:知識的管理與學習真的都需要特殊技巧,歡迎延伸閱讀:

我一聽有了好奇,便說:「可以啊!你說說看。」於是這家咖啡館的師傅便侃侃而談:「一般網路文章可能也會直接給你一個所謂的磨豆刻度,但其實每一台磨豆機器都是不同的,每一款豆子也是不同的,到底什麼刻度好,其實有時候落差很大,所以更重要的是自己用舌頭去嘗試,如果這次覺得萃取太多,或許是刻度要粗一點,如果覺得太淡,那就要細一點,其實真的沒有標準,最好就是不斷調整,而不是硬要遵守一個刻度。

我聽完之後,深覺有道理,我自己一開始學習手沖咖啡時,也是照著書上或網路上指示的刻度去磨豆,但有一段時間都覺得喝起來有點太苦,直到有一天我決定磨得粗一點,才發現味道原來是可以依據我的喜好去調整的,不用真的謹遵教導。

但是不是說書上或網路上寫的就是錯的呢?

我倒認為也不是,而是那就是這些作者的「經驗」,但就像咖啡館師傅說的:磨豆機不同、咖啡豆不同、要喝的人喜好不同,甚至環境溼度空氣不同,都可以影響品味的不同。

所以我應該學的是這個經驗背後的邏輯、方法,而非只是照著這個經驗的結果。

就像我後來看到那家花蓮咖啡館的師傅把粉磨得比我想像粗,而且我偷看到他手沖似乎是不斷水的方式,我一回家,立刻重新嘗試更大膽的把豆子磨得粗一些,試試看不斷水手沖,發現咖啡又展現了新的風味。而我學到的是,或許我以後可以更大膽的嘗試不同手沖法,不要只是照著規矩走。

這也就像平常我們從書中、網路上、課堂上,去跟他人學習了很多經驗,有時候我們覺得他人東西有用,有時候我們覺得他人東西沒有用,但真相是他人的東西可以簡單分成有用無用嗎?或許關鍵不在他人,而是在「我們有沒有正確跟他人學習東西」。

如果我只是照搬他人的做法,就想達到跟他人一樣的結果,那有用是矇到,無用其實也是運氣。

但如果我可以跟咖啡館老闆一樣,是去觀察他人經驗裡的原理、想法、方法,然後也去觀察自己的經驗,兩者相印,並且嘗試從不斷調整中去學習,那麼我相信會更容易「學到」對自己有用的東西。

「學習」,還是需要他人的經驗來參考,但我們不是從他人去找規矩,而是從他人經驗去發現自己經驗裡的窠臼,去找到那些自己沒想到但他人有想到的東西,去用他人的方法調整自己的方法,只有這樣相互印證,才是能像那位咖啡館師傅所說的,真正泡出一杯自己覺得好喝的咖啡!

本系列文章歡迎參考:

本文授權轉載自:電腦玩物

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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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