綠色小確幸如何療癒你我的心?史丹佛設計學院這樣發想服務創新
綠色小確幸如何療癒你我的心?史丹佛設計學院這樣發想服務創新

一如往常的,在外商工作的海薇下班後回到鬧中取靜的住所,已經九點多了,即便很想立刻脫下剪裁別緻的亞曼尼套裝,泡個熱水澡,肚子卻咕嚕咕嚕叫,只好先下廚。

海薇今年38歲,是都市黃金單身女子,下班後最頭疼的事就是要想晚餐吃什麼?以前都是在公司附近買回家吃,自從食安風暴以來,海薇盡量自己做簡單的晚餐。

講求效率的她最愛煮義大利麵,熱水煮滾了,放入天使細髮麵,加幾根蘆筍,淋上青醬,盛好的紫金琉璃盤中,十五分鐘就可以上桌了。

海薇在餐廳一角的香草植栽開心農場中種了好幾種香菜,有羅勒、迷迭香、百里香等,每天要吃的時候再摘,葉子新鮮,香氣濃郁,頓時讓海薇精神一振,胃口大開。

海薇吃完晚餐,打算享受熱騰騰的泡澡,海薇最愛揉一些薰衣草放到熱水澡裡,一邊讓雷夫‧佛漢‧威廉斯(Ralph Vaughan Williams)的《雲雀飛翔》曲子帶她的心靈無憂地飛上雲霄。

住在海薇隔壁的美國鄰居連恩,36歲,也是早出晚歸,在外商從事顧問,工作時間也很長。回家以後,他喜歡把去年暑假在夏威夷學的調酒功夫複習一下,順便犒賞自己。

他在外面「耍Man」的時候喝007的馬丁尼,但在家裡,他其實偏好海明威的最愛:莫希多(Mojito),它是一種傳統的古巴高球雞尾酒,由淡蘭姆酒、甘蔗汁、青檸汁、蘇打水和薄荷等五種材料製成。

萊姆、薄荷與蘭姆酒調和後不那麼烈,連恩特別在百貨公司買了一組最新的香草植栽開心農場,他摘了好幾片薄荷葉,邊搓揉邊放進杯中,清涼醒腦的香氣瀰漫在客廳中,舒緩了整天高速運轉的腦袋,配上連恩最新下載的馬勒第二號交響曲《復活》,第五樂章第二部分合唱團唱出復活讚美詩,連恩忍不住發 Line 給海薇,加上一個笑臉:

Thank you so much for recommending this Herbal Therapeutic Tank to me! I have been enjoying it very much! Would you like to come over for a drink later? ☺(非常謝謝你推薦我買這個療癒的香草植栽!我很開心。妳等下想過來喝一杯嗎?)

海薇和連恩兩人原本並不認識,有天在家附近的Jason’s 買菜時,兩個人都在香草區逛很久,就因此聊開了。海薇抱怨說,她每次買三、四盒不同的香草,最後超過八成都變黑,只好丟掉,連恩提到他的薄荷也有相同的下場。再加上他們擔心農藥的問題,可是到有機店買香草,種類選擇卻很少。

直到海薇看到百貨公司有日本原裝進口的新發售產品,一下就被名字吸引了。「家庭式香草植栽開心農場」,趁周年慶打折時聽完銷售人員介紹就買了,還好康道相報,告訴連恩,他也立刻上網購買了。

看到這裡,你是否以為要賣什麼產品?其實,以上描述的是虛擬情境,並不是我們替某廠商撰寫的廣告文,而是我用史丹佛設計思考的手法來示範「服務創新」的發想過程。

如何發想「服務創新」?

我這學期在台灣科技大學用這套方法論教iMBA同學思考服務創新,因為從蘋果人機介面劃時代的第一支滑鼠的產品創新,到美國政府解決人口過胖的社會創新,都是用這套方法。所以特別藉著這次專欄文章舉例介紹它的流程。

史丹福設計思考的第一個步驟是「Empathy」,我一直覺得「同理心」這個翻譯並不貼切,因為感覺只有理性的部分,Empathy 其實是指能夠整個人投射到對方的思考感受及情境中。

最傳神的該是《湖濱散記》的作者梭羅所說的:

Henry David Thoreau
Could a greater miracle take place than for us to look through each other’s eyes for an instant?(最大的神蹟,莫過於我們能透過彼此的眼中望到對方所看見的世界。)

第一階段Empathy,要透過大量而深入的一手田野調查,沉浸在使用者的世界中,最好能如影隨形地跟他生活一段時間,來了解使用者的觀點(受想行識)。

然後在第二個定義(Define)階段,用使用者(User)+需求(Need)+洞察(Insight)這個公式來收斂到一個特定人物(persona)及其未被滿足的需求,再加上我們用 Empathy 所發掘的新洞察。

所以前面的小故事,就是用這兩階段的方法,來描繪設計者獨特的觀點及洞察,後面三個步驟容我之後再分享。

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史丹佛設計思考「服務創新」五步驟,包括Empathy、Define、Ideate、Prototype、Test。

其實植物工廠在前幾年紅了一陣子,而且不乏大廠投入,但時至今日,仍然感覺雷聲大雨點小。之前好幾個大公司跳進來做,很容易被植物工廠的名字限制住大家想像產品的性能與用途,好像非得講求大規模生產效率的機器設備才行。

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大家想到植物工廠,腦袋中可能會出現這類型的畫面。
圖/ shutterstock

所以我們在台科大進行這堂課時,特別請同學們一起腦力激盪,綜合總結出家庭式香草植栽開心農場。

其實植物工廠可以是非常多樣態、不同形式的產品加服務業的組合,我們已經看到很多精緻小而美的家電型的產品。

Grove Ecosystem利用魚菜共生的原理,結合水耕蔬菜和魚類養殖,打造自給自足的生態系統。用戶還可以通過Wifi將設備和手機端的App相連,監控它的能量消耗、微生物含量以及各模組偵測到的數值及狀態。

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Grove的魚菜共生循環植栽。
圖/ Grove官網

也有植物工廠是針對某些族群特殊的營養攝入需求,透過調控光譜及特別添加的營養素等方法,來開發功能性蔬菜。有些是專做高檔的食材,像在五星級日本料理店的生魚片的紫蘇,往往是從日本空運來台,一片成本平均台幣70元。

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台灣的「香草與魚」也利用魚菜共生的概念。
圖/ 香草與魚FB

而以上這些產品,並不是設備賣斷就了事,通常會有整體配套的服務,幫忙宅配種苗、營養液,還可以有植物醫生幫忙看一下植物生長的狀況,是否環境設定有需要調整的地方。

這也是我們在用設計思考做服務創新時,特別希望能夠「多走一哩路」,把整個生命週期所需的客戶需求也一併考慮設計進來。

原先兩個披星戴月、疲憊不堪的都市單身男女,因此找到共同的興趣與話題,發展一段美好的關係。

看來,一台家庭式香草植栽開心農場,不只能帶來小確幸,滿足我們對食材安全的需求,還有可能帶來鄰里「心」關係喔!

資料整理:黃建彰

參考資料:
1. 8坪貨櫃變植物工廠 MIT技術輸出國際
2. 農業技術轉移!日本將於 2017 年蓋出第一間完全機械化的農場
3. LED植物工廠盈利現狀及最新商業模式探索

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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