感動員工比感動顧客重要,我們從海底撈學到什麼?
感動員工比感動顧客重要,我們從海底撈學到什麼?

海底撈進入台灣已經超過一年了,你是否已經體驗過海底撈的「肉麻式」服務了呢?

除了店門口的擦皮鞋、按摩椅還有美甲服務以外,最基本的包包衣服放置籃與保護罩,海底撈還提供給女生綁頭髮的塑膠圈、眼鏡布,甚至還有保護手機的夾鏈袋!

在用餐的過程中,服務人員還會不時送上熱毛巾;當顧客需要拍照的時候,服務人員也會二話不說放下手邊的工作幫顧客留下在海底撈用餐的美好回憶。

這就是所謂的「肉麻式服務」!

在服務業行銷領域,Carl Albrecht曾提出服務金三角的概念,他認為要想讓享受服務的顧客有完美的體驗,服務金三角中任兩個元素間的互動都相當地重要。

首先,企業透過各種不同的管道與顧客進行溝通的過程,就是所謂的外部行銷;外部行銷的重點除了將服務的特色以及接受服務所能夠得到的效果傳遞給顧客以外,也是在為顧客建立「期望水準」,讓顧客可以帶著這樣的水準來接受由現場員工所傳遞的服務。再者,企業在與員工進行服務核心價值傳遞或是各類內部教育訓練的過程,便是在進行內部行銷;內部行銷主要的工作除了讓員工了解到他們所做所為對顧客所能創造的價值以外,更重要的就是「賦能」,讓員工可以有效又確實地「滿足」顧客進入服務場域時所懷抱的「期望」。最後,顧客進入服務場域與現場員工進行互動並接受服務的過程所進行的便是互動行銷;在互動行銷的過程中,顧客除了接受員工所提供的服務以外,最重要的任務就是要「驗證」企業在外部行銷過程中在顧客心中所建立的「期望」。

從內部行銷、外部行銷以及互動行銷這三個過程來看,究竟哪一個過程最具備有不確定性,又是哪一個過程是企業最有把握可以做好的呢?

公布答案之前,先給各位看一段話:

海底撈
管理層感動10名顧客,不如去感動5名員工,因為受感動的5名員工絕對不止感動10名顧客!調查顯示,員工滿意度每提高3%,顧客滿意度就提高5%,而利潤可增加25%-85%!

實際上,答案相當明顯;員工確實是企業最能夠好好掌握的。在傳統金字塔型的組織架構下,在第一線面對顧客的員工,往往是最能夠了解服務場域中究竟發生什麼狀況,應該要如何迅速解決的人。當然,企業內部可以透過各種教育訓練來傳遞處理這些突發狀況的技巧,不過如果企業本身對於這些第一線的員工不多加關注並「賦能」,那這些員工又怎麼會願意想辦法在「互動行銷」的過程中,感動更多的顧客呢?每一位心生不滿的現場員工,都有機會可以惹怒更多更多的顧客;在網際網路以及各類資訊工具相當普及的現代,這些被惹怒的員工,會透過各類不同的管道,將他們的不悅「完整且放大地」傳播出去。最終,受害的必然還是那些正視現場員工的企業。

常常聽到顧客永遠都是對的還有顧客優先等等「口號」,那現場員工呢?企業在追求顧客滿意以前或許該先考量一下「內部顧客」,讓內部顧客滿意,那些可以帶來業績的外部顧客自然也會比較有機會滿意。

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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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