假如你是3M的產品經理,如何讓顧客多買一塊菜瓜布?
假如你是3M的產品經理,如何讓顧客多買一塊菜瓜布?

要你用一句話形容出產Post-it(利貼)的3M公司,你會怎麼說?

「如果必須拿自己的生命下注,打賭哪家公司在未來50年或100年能因應外界變化、持續成功,我們會選擇3M。因為這是一家持續演化的公司,無論遇到什麼狀況,3M可以走得很遠。」這是管理大師吉姆‧柯林斯(Jim Collins)在《A到A+》書裡的描述,他會如此看好這家公司,是有原因的:

成立於1902年的3M,每天誕生3.7項新商品,祕訣就在於「15%創新法則」,每一位員工都能利用15%的上班時間,做自己想做的事。

3M台灣子公司(以下簡稱3M台灣)於1969年在台成立,歷年來除了銷售總部產品,也獨創博視燈、荳痘貼、洗面乳等產品,不但成功打開市場,就連美國總部也來台取經,背後的重要推手之一,正是消費及辦公用品事業群總經理鍾道之。

燙傷得到靈感,人工皮變身熱銷荳痘貼

2003年,時任醫療保健產品事業群總經理的鍾道之,在一次露營活動中遭火燙傷,當場有位同事正好有護理背景,先用蒸餾水清潔傷口之後,再拿出3M人工皮(醫療用傷口敷料)貼上,完全沒上藥。幾天之後,鍾道之發現傷口不但痊癒了,而且沒有留疤。

人工皮這麼好用,卻只限於醫療用途,市場太小實在可惜。 」鍾道之某次向醫療事業部的業務員提到這件事情,後來那位常跑醫院的業務員又從閒聊中得知,除了病患和他們的家屬會使用人工皮之外,護士之間也很流行將人工皮剪成一小塊,用來遮掩與治療青春痘。

於是,3M台灣大約花費一年的時間,將人工皮做成荳痘貼,鎖定15~35歲的消費者;接著再掌握該族群消費者會到藥妝店購買美妝用品,進而選擇在屈臣氏、康是美、寶雅等美妝通路鋪貨,一舉讓荳痘隱形貼在2004年上市第一年,就創造新台幣上千萬元的銷售成績。

因為一個日常的經驗,讓一個原本年營業額僅新台幣50萬的醫療級產品,搖身成為年營業額數千萬元的暢銷商品,其後也開發抗痘洗面乳,與荳痘隱形貼搭配使用。

抗痘洗面乳的創意來源是鍾道之的兒子跟他反映,很喜歡用荳痘貼,但是會掉下來。

「這是荳痘貼的難處,要有點黏又不能太黏(否則會像膠帶)。只是,每個人的膚質不一樣,究竟該怎麼解決?」他發現,關鍵在於臉部清潔,把臉洗乾淨再貼荳痘貼才是解決之道。

「與其消費者購買他牌洗面乳之後再貼荳痘貼,是不是有可能著手研發自家的洗面乳?」鍾道之回憶,面對一百多個洗面乳品牌,決勝關鍵在於配方,能夠達到洗淨臉部又能保濕、可以控油又不緊繃,才是消費者最需要的洗面乳。

「在消費者需要的地方,統統都要贏。」鍾道之說,他與洗面乳研發小組總共三十幾個人測試各種配方,他親自試洗十幾款配方,幾乎要把皮膚洗破了。然而,研發人員告訴他,「其實我們私底下還洗得更多。」最後,花了兩年時間,終於開發成功並且順利上市,讓洗面乳與荳痘貼發揮「先洗後貼」的綜效。

長銷品的行銷創新:讓消費者多買一塊菜瓜布

除了持續開發新商品之外,鍾道之指出,3M台灣旗下有60條產品線,每一項產品又各自有其生命周期(product life cycle,產品如同其他生物,在生命中歷經導入期、成長期、成熟期、衰退期4個過程),為了讓處在「成熟期」與「導入期」的商品,能在同一條產品線取得平衡,避免成熟期的商品邁向「衰退期」,行銷手法也必須創新。

他以「百利菜瓜布」為例,這項長銷商品在發展歷程中,依顏色、用途、生命周期的不同,劃分為:

  1. 綠色:廚具與爐具專用,處於成熟期;
  2. 黃色:清洗精緻杯具碗盤(白瓷器皿),處於成長期;
  3. 藍色:精緻鍋具(不沾鍋、康寧鍋)專用,處於導入期進入成長期;
  4. 花樣:年輕人喜歡,處在導入期。

鍾道之說,以顏色區分菜瓜布的用途,可以促成消費者針對不同用具「多買一塊菜瓜布」輪替使用,也能延長產品的使用壽命。另一個促銷菜瓜布老牌商品的方法則是,以餐具「有無油漬」區分用途。

由於現代人愈來愈注重環保與食品安全,擔心洗碗精殘留在餐具,因此,鍾道之藉由鼓吹「不一定要用洗碗精」的觀念,鼓勵消費者在原有的菜瓜布之外,另外購買一塊「清洗無油漬餐具」(不需要洗碗精)的專用菜瓜布,間接又達到「多買一塊菜瓜布」的效果。

攝影 / 賀大新

本文授權轉載自:經理人

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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