Lalamove 台灣區行銷經理:認真做好每件事,之後都會派上用場
Lalamove 台灣區行銷經理:認真做好每件事,之後都會派上用場
2017.04.07 | 服務創新

以下的「我」為 Lalamove 台灣區行銷經理蕭詩慧。

我的工作主要是品牌知名度的推廣跟網路宣傳。在Lalamove的工作內容,是負責企業用戶,讓消費者知道我們在做什麼、什麼情況下會使用到我們的服務,因為如果直接說送貨速度很快,消費者通常不會有感覺,所以就會用跑腿、食物代購等情境,實境模擬消費者需求。

Lalamove 是以共享經濟模式經營的快遞媒合平台,很多人形容我們是「快遞業的Uber」。在平台上,可以媒合有快遞需求,以及想要兼差送貨的司機。司機願意提供時間跟車輛出來賺取外快,消費者也可以在平台上找到司機,得到傳統物流或自己無法處理的寄送服務。

我在 Lalamove 從實習生做起,從公司只有5個人開始,客服我也做、業務我也跑,現在則到行銷部負責企業端用戶,面對快遞媒合這種新興的平台模式,行銷模式每一秒鐘都在變化,所以持續學習,並且把事情做好,是我一直努力的方向。

在加入Lalamove之前,我第一份工作是在雜誌社負責圖片資料編輯,因為大學唸的是資訊與圖書館系。接著擔任過廣告公司的AE、文物館的行銷企劃。

只要我決定要做一件事情,就會拼命把它做到好

外人可能覺得在網路新創公司做行銷推廣,一定就是坐在辦公室投 FB 廣告或 Google 關鍵字,但其實並不是如此 。在 Lalamove 成立之初,要找司機的時候,我們真的是走遍大街小巷去找,因為那時候,根本不知道TA在哪裡、FB廣告該投放給誰、想兼差做快遞司機的人,也不會用搜尋來找我們。

那時要招募司機,就是拿著傳單在路上,看到騎機車、開車的人就發,大家可能會想說找機車族很容易,應該很多人都想賺外快,但一開始因為品牌知名度不夠,主打平台不抽成,大家還以為我們要詐騙,募不到人,甚至還跑到樹林去辦說明會、在勞工局門口發傳單,後來慢慢有人進來賺到錢,把這個平台介紹給朋友,才開始有一群人出現。

但平台要能順利運作,我們知道這些司機還不夠,所以又開始想盡辦法去接觸司機。我記得有一次,我們公司兩個女生一個男生,就騎著腳踏車在五股工業區找司機,看到不時有貨車會停靠在路旁的檳榔攤,就跑問檳榔西施能不能放 DM 在這、如果有貨車司機想多賺點錢可不可以幫我們發給他。

其實我不太會騎腳踏車,那天出門前心裡很害怕,一直到現在,我都還不太敢讓父母知道「我在工業區騎腳踏車」這件事,大熱天三個人滿頭大汗穿梭在工業區,當時頭髮黏在臉上的感覺,我到現在都還記得。

我是接到任務就拼了命去做的人。為什麼要這麼拚?其實我也不知道,但我自己對工作的態度,是決定要做就要做好,沒辦法接受自己隨便,反觀若是一個沒有挑戰的環境,就不會是我想做的工作。

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圖/ Lalamove 官網

我會這麼拚,某種程度可能是因為成就感

老實說,認真把事情做好也不一定會加薪,但就是讓我很有成就感。像以前在廣告公司擔任 AE 的時候,有做過汽車品牌的客戶,是負責車主溝通、俱樂部活動、粉絲團經營等,如果能讓車主很喜歡來參加聚會、以前不太愛參加活動的車主活躍度變高,或是廠商認為我比以前的業務認真負責,即便只有一點點差別,也會讓我很有成就感。

認真做之後得到的成就感,某種程度算是我繼續打拼的動力。雖然工作難免有低潮,但為了獲得成就感,可以讓我鼓勵自己走出低潮。 幾年下來我發現,認真做好每件事情,後來都能找到地方用上

編按:這便是選這一篇文章的原因, 無論是創業或是就業 ,這一條路上這一個道理都適用這一句話所隱含的態度「認真做好每件事情,後來都能找到地方用上。」

凡用心走過,必留下痕跡

幾乎沒有人生下來就知道自己要什麼,但我覺得就是認真做好每一件事,因為不管做什麼,最後一定會學到東西 。像之前廣告公司經營車主活動那份工作,有段時間我就是每天處理會員卡,做到最後,我知道印一張卡片的空檔時間,可以拿來做什麼,印會員卡這件事開始可以很有條理,從一開始包不完,到最後主管認為我是一個可以信任的人,改派工讀生幫忙,讓我去做其他工作。

進入職場幾年後,我發現以前認真做的事,最終都會派上用場。我從來沒想過自己會接觸到數位廣告或是經營粉絲團,只是一開始車主經營必須做我就去做,殊不知我下一份工作要做,現在也要做,而當時花很多時間自學、嘗試、調整的經驗,現在也都用得到, 我在人生中發現很多事情是這樣,所以真的要在當下做好每一件事,因為我的經驗是:現在這份工作的經驗,下份工作一定都會用到

蕭詩慧小檔案

現職:Lalamove台灣區行銷經理
學歷:淡江大學資訊與圖書館學系
經歷:天下雜誌群圖片資料編輯、博上廣告業務執行AE、北投文物館行銷專員、Lalamove啦啦快送商務拓展專員

本文授權轉載自:SmartM

關鍵字: #共享經濟
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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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