數位科技時代的鄉愁:溫度與手感
數位科技時代的鄉愁:溫度與手感
2016.12.02 |

科技越來越進步,訊息傳遞的速度也越來越快,有時候幾乎快要被訊息淹沒的那一刻,是否曾經不自覺地開始回味Nokia3310──那個單純、舒緩的年代呢?

盛夏的風扇在頭頂繞轉著。暑期輔導結束前,阿俊正用著一台Walkman,和心儀的女子分享耳機裡的五月天,一邊拿出B.B.Call和朋友晚上約在撞球場。回到家裡,放下書包,小寧拿出百視達出租的日劇錄影帶,然後餵飽掛在鑰匙圈上的電子雞,這才算真正結束九零年代高中生的一日。

像這樣已逝的科技場景,可說是30到40歲世代的共同體驗,然而不只是如此,更早的科技物──如Nokia3310上的貪食蛇、B.B.Call密語的「04592」(你是我最愛)等建構起來的時光,同樣形成了、並隔開了一代人與另一代重要的集體記憶。

而這些逝去的科技,也成了科技史探討上歷久不衰的主題。

或多或少,我們都懷藏著一些像這樣子的科技鄉愁(Technostalgia)。這是社會學家崔佛.平區(Trevor Pinch)在2006年著作《那些類比的日子》(Analog Days)所描述,隨即在歐陸次文化圈流行起來的名詞,指的是一群被新興數位科技更快速的訊息,更高密度的超飽和(Hypersaturation)狀態掩沒,而回過頭來尋求更簡單的昨日科技情感。

然而,是什麼定義了「今日」或「昨日」的世界?

從實際的科技發展軌跡來說,九零年代是一個重要的分水嶺,這是一個類比與數位世界的出海口:照相機、收音機、電話等不同類比產品從各自的譜系,導向一片無差別的數位之海──數位相機、MD隨身聽、行動電話等,當然,那時候我們還不知道,這些事物將進一步被整合到所謂的智慧型手機裡,成為一項一項的「功能」而不再是單獨存在的「產品」。

那麼,人們對舊科技物的喜愛與眷戀從何而來?除了對使用科技物當下,這些逝去美好生活的追憶外,某種程度上,他們是想奪回這個「漸趨自動化、複雜化的世界」對其主控權的掌控。

舉例來說,即使如今電腦上已有高效能、自動化的數位合成器(Synthesizer)軟體,許多老音樂人、資深DJ覺得經典、順手的合成器總是Roland303或Mogg那幾台。儀表板上那些老式的旋扭、開關、操縱時的機械感,雖然沒那麼方便,卻讓他們覺得這樣確實是在「掌握音樂的本身」,而非只是在電腦前輸入數據的操作員而已。

對他們來說,機械式的、類比的設備,比起數位產品的方便,似乎更有溫度與手感。

攝影界也存在類似的例子。德國徠卡相機曾於2016年初推出一款無螢幕的數位相機Leica M-D。這是一種對於習慣用數位相機「拍完照就急著看成果」者的挑戰與反動。「攝影需要控制的,只有光圈、快門跟對焦。」攝影師Cedric Chen曾如此對螢幕的非必要性提出其主張,而徠卡「向底片時代致敬」的作法,也在國內大型網站Mobile01掀起一場創新與復古的論戰。

在遊戲圈裡,除了日前造成熱賣的相容各式舊式主機卡帶的RetroFreak,近日更有遊戲業者預計在已上市33年的任天堂(台灣俗稱紅白機)上,推出遊戲卡帶,希望以8位元的硬體技術與限制,來製作一款「即使是PS4玩家也會感動的遊戲」。

對這些懷舊玩家、攝影師來說,在資源(記憶體、運算能力)的高度限制下,工程師的努力與和作品的對話,突然有了工匠般感動人心的要素,而使用者也能在那限制下感受這些工藝品的全部靈魂。那種和物的互動關係是親暱的,而非單純的產品消費行為。

而這些工程師,就像「戴著腳鐐跳舞」的藝術家,能夠在有限的資源下把發揮到極致,這和動輒擁有數GB記憶體可揮霍的PC截然不同。現代科技取消了限制,但也削減了限制條件下設計者的潛力。在此意義下,或許我們重新思考何謂「新科技」的時刻已經到臨。

穿梭在技術與品質之間的思考

易攜的MP3是CD音質的壓縮,方便的YouTube是對傳統影片畫質的妥協,就連曾宣稱「唯在遊戲機上,才能傳達出最純粹遊戲體驗」的任天堂,都不得不擁抱便利的手機載具,這樣的情形在近未來內沒有停止的跡象。

自動化技術下的慣性與失去

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圖/ Shutterstock

數位相機近乎無限的記憶卡,全自動的對焦與曝光等,使攝影者失去對畫面構圖斟酌再三的耐心。此種情況,有可能讓人有更多時間投注在更富創造力的工作,卻有可能使人類在有限技術限制下所展現的潛力不復可見。

手機、電腦、App的生活與適應

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圖/ Shutterstock

新產品的生命周期決定了消費周期,也決定了人們對這個循環的適應程度。例如LINE的即時性,改變了傳統電話、手機的溝通模式。科技物決定人們生活的樣式,而當新的科技物生產與報廢的循環不斷加快,我們必須以更多心力去適應它所帶來流變的生活。

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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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