別再被銷售數據綁架!破壞式創新之父的新理論:這才是消費者購買商品的真正目的
別再被銷售數據綁架!破壞式創新之父的新理論:這才是消費者購買商品的真正目的

你有沒有想過,消費者是為何而購買產品?因為產品功能很棒?產品外觀漂亮?還是價格低廉?和競爭者有差異化?答案,可能和你想的不一樣。

提出破壞式創新理論的哈佛大學教授克雷頓.克里斯汀生(Clayton M. Christensen)又有新作品了。他長年研究驅動顧客選擇的來源,在今年10月推出新書《Competing Against Luck: The Story of Innovation and Customer Choice》,旋即登上亞馬遜網路書店消費者行為類的暢銷榜。他在書中提出「完成目標任務」理論(jobs to be done)——消費者並不完全只是購買商品與服務,相對地,他們是「聘雇商品來完成某項任務」。

「完成目標任務」理論是什麼?

如果你嘗試從消費者的「行為」「年齡」「居住地區」的訊息,將消費者分成不同的群體,做為區隔不同的目標客群,那只會讓你更困惑罷了。克里斯汀生認為,消費者的行為背後都有一個理由,只有當你了解消費者使用商品,是為了完成某項工作時,你才能提供消費者真正想要「聘用」的商品與服務。

他以一杯奶昔為例,說明新理論的價值。有一間速食店想了解該如何讓奶昔的銷量更好,傳統的做法就是發問卷,他們花了很多時間詢問消費者,產品有哪裡需要改善,也做了不少口味上的調整,銷量卻不見改善。直到他們開始詢問顧客「為何要買這杯奶昔」時,事情有了轉機。

研究團隊發現,早上通常是上班族來買奶昔,他們普遍開車上班,需要咀嚼點東西來打發無聊的通勤時間,避免睡著(目標任務),而下午的奶昔則是賣給家長,用來安撫下課回家的小孩(目標任務)。

這下就知道該怎麼推出會賣的奶昔了。早上的奶昔改成濃稠版,或加入一些有口感的水果,增加咀嚼的樂趣,也可以透過得來速購買,方便開車的上班族;下午的奶昔則可以做得較稀,讓孩子快快喝完奶昔,就能乖乖跟著父母回家。

針對不同的「目標任務」(通常是指把產品用來做某件事),創造更適合這份「任務」的奶昔,就是可以正中目標市場的產品開發案。

針對一項任務,做到最完美

克里斯汀生強調,別再被數據分析綁架,如果少了消費者的情境脈絡,絕對做不出好決策。企業的目標應該訂成「為顧客而工作,幫助他們完成各種待辦事項」,至於這項工作究竟是什麼,仰賴細心地觀察和提問才可以得出答案。

電商龍頭亞馬遜就做了不錯的示範。亞馬遜清楚知道,公司能為消費者做到的就是:隨時隨地、什麼都可以買,只要一個按鍵,就能把商品送到家。接下來,全心聚焦把這件事做到極致,就會成為企業的競爭優勢。

亞馬遜不停思考這些問題,「我們能及時將商品送到家嗎?」「在網站上找到一件商品會很困難嗎?」「如果消費者沒有買這項商品,那還會買什麼?」「他們還有可能買些什麼來完成一樣的任務?」不斷的優化購物經驗,往「好挑選、好購買、快速送達」的終極目標前進,發展出最適合的產品與服務,相對於去研究消費者的背景,反而能帶給公司更大的利益。

創新不再漫無目標,也不必去胡亂猜測消費者可能想要的是什麼。你有更嚴謹的方法、深刻的經驗能幫助你得到更多消費者的信任。

延伸閱讀:為什麼日本企業競爭力一蹶不振?「破壞性創新」大師克里斯汀生的解讀

本文授權轉載自:經理人

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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