從影響顧客決策的兩股力量,找出他們的真實需求
從影響顧客決策的兩股力量,找出他們的真實需求

本文摘自:《創新的用途理論》,天下雜誌出版

一九八五年普蕾任.羅蘭(Pleasant Rowland)考慮創辦美國女孩娃娃(American Girl)時,完全沒做任何研究。公司的行銷長堅持她應該參與焦點小組訪談,所以創業的過程中,她只參與過一次。她坐在雙面鏡的後方,觀察一群家有少女的母親圍坐在桌邊,嘟著嘴,聽著主持人解釋他們的商品概念:按不同時代背景設計的娃娃,並搭配書籍和配件來輔助每個娃娃的「故事」。羅蘭回憶道:「那些消費者對主持人說:『我女兒不會喜歡那種有歷史背景的東西,那些配件只會讓吸塵器塞住。』」幸好,羅蘭對自己想要提供的用途很有信心,公司後來蓬勃發展,十三年後以七億美元的高價賣給了美泰兒(Mattel)。

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圖/ American Girl

消費者不見得能明確說出他們想要什麼。即使可以清楚表達,也可能言行不一。我問你是否在乎環保,多數人都會說在乎。我們可能會提到自己怎麼做回收,或平日盡可能以步行代替開車。但是打開你家的櫥櫃,依然呈現一樣的故事嗎?你認識多少新手父母說他們在乎氣候變遷,卻依然買了一堆拋棄式的紙尿褲,而不是可重複清洗使用的尿布?你是否開心地把塑膠製的咖啡膠囊放進咖啡機裡?

相反的,研究一再顯示,有不少比例的消費者願意為標示「有機」的食品多付點錢,「有機」這個字眼已經濫用到幾乎毫無意義了。為什麼會有這種落差呢?沒有人想做出不環保的事,但是在生活中挑選用品時,你會挑選在特定情境中最能代表你的價值觀與取捨的方案。

大雇用與小雇用

好吧,既然顧客的說法不太可靠,只看資料難道不行嗎?資料不是很客觀嗎?其實資料很容易被錯誤詮釋。玩具業的銷售和行銷資料都告訴羅蘭,七歲到十二歲的女孩不玩娃娃。顧客決定雇用產品或服務時,有兩個關鍵時刻。多數資料只追蹤其中一個,他們最常追蹤的時刻是所謂的「大雇用」(Big Hire),也就是購買產品的時刻。但另一個同樣重要的時刻不會出現在多數的銷售資料中,那就是實際「使用」的時刻。

消費者把東西帶回家或帶到公司的那一刻,產品仍等著「被雇用」,我們稱真正使用的時刻為「小雇用」(Little Hire)。如果產品真的使顧客完成任務,以後會有更多的使用時刻,顧客會一再雇用它。但蒐集到的資料往往只反映「大雇用」,而不是產品在現實中使顧客完成任務。我太太可能買一件洋裝,但她要等到把標籤剪掉,穿上那件洋裝,才算是真的使用那件洋裝。相較於她為什麼選購藍色洋裝、而不是綠色洋裝,更重要的是了解最後她為什麼會決定穿上那件洋裝,而不是衣櫥裡的其他衣服。你的手機裡有多少App當初覺得不錯,但下載後很少或從沒用過?如果App的賣家只追蹤下載數量,他不會知道那個App是否幫你達到想要的進步。

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圖/ shutterstock

用途一直存在,我們愈來愈懂得以創新發明來因應那些用途。無論你的產品概念有多新或多有革命性,顧客煩惱的情境早就存在了。為了雇用你的新方案,顧客必須先停止目前那些勉強湊合的作法,或淘汰現有的不理想方案,包括未消費時所採取的應對方式。大家開始隨身攜帶手機後,很多人就開始不戴手錶了,因為手機不僅可以顯示時間,還可以和行事曆同步,並推送通知和提醒。自從我可以隨時打開ESPN後,我就停止訂閱《運動畫刊》(Sports Illustrated)了。「買利清爽成人防漏褲的人從此不再窩在家裡,終於可以自在地出外走動。」

「要讓顧客雇用我的產品,需要先讓他們淘汰什麼?」

對於這個問題,公司的思考往往不夠深入。公司只想把產品做得愈來愈有吸引力,卻沒有深入思考那個產品是為了取代什麼。

消費決策的兩股力量

顧客汰換及雇用東西的決策流程在踏進店裡以前就開始了,而且那個流程很複雜。總是有兩股對立的力量搶著主宰他的決策,而兩股力量都扮演著重要的角色。

催他更換新方案的力量

首先,顧客不滿的現狀或是想解決的問題必須大到讓他想要採取行動。糾纏不休或煩人的問題可能還不足以讓人採取不同的對策;第二,新產品或服務解決問題的能力必須有非常強烈的吸引力。新方案必須幫助顧客進步,使生活有所改善。公司通常把焦點放在詢問顧客想要什麼功能和效益,所以常以為這就是創新的指南。我們如何把產品做得非常有吸引力,讓顧客難以抗拒?

反對改變的力量

很多公司完全忽略當下還有兩股看不見、但非常強烈的力量正在運作,阻礙顧客購買。第一,「現有習慣」對消費者有很大的影響,例如「我習慣這樣做了」;或是已經對問題習以為常,例如「我不喜歡這個東西,但至少現在用起來還算習慣」。第二股力量可能比現有的習慣更強大,但這就是挑選新東西時的焦慮感,例如「萬一換了沒有改善怎麼辦?」

消費者往往會受到現有習慣的牽制,想到要切換成新的方案就覺得很麻煩。繼續用已經習慣的東西即使不完美,至少還能忍受。這幾年我的助理一直告訴我新手機的功能有多好,但我遲遲不肯換,因為我覺得現在的手機用得很習慣。這主要是因為既有的東西用起來不需要深思熟慮,可以直覺使用。諾貝爾獎得主丹尼爾.康納曼(Daniel Kahneman)和阿莫斯.特沃斯基(Amos Tversky)就證明這點,一般人「趨避損失」的心態(亦即想避免損失的天性)是「追求利得」兩倍強。

新方案所帶來的焦慮可能很強大,例如擔心成本、擔心學習新的東西、擔心未知的狀況多到吃不消等等。為什麼很多消費者明明可以用舊手機換購新手機,卻依然使用舊手機?「萬一新手機突然出問題怎麼辦?」、「萬一我遇到出乎意料的情況,臨時需要一支備用手機怎麼辦?」、「萬一……?」醫療保健組織最近才發現,要求顧客綁約使人產生不必要的焦慮,因此有礙顧客加入。創新者往往只把焦點放在推動改變的力量,也就是確保新方案有足夠的吸引力,促使顧客更換產品,卻完全忽略阻礙改變的力量也很強大。

ING Direct特地在美國和加拿大各地開設「咖啡館」,以抒解顧客對虛擬銀行的焦慮。你可以去他們的咖啡館坐坐,但裡面沒有傳統的櫃員讓你進行現金交易。你可以跟他們的員工聊聊或使用ATM,但設立咖啡館的主要目的,是為了向消費者保證他們是「真正」的銀行,同時培養品牌。南新罕布夏大學是非營利機構,再加上有真實的校園,抒解學生擔心可能遇到黑心學店的焦慮。消除顧客的焦慮非常重要。

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圖/ flickr-leyla.a

你可以這樣想:產品用途必須對顧客有足夠的重要性,才能促使他們改變行為,例如「我覺得現在的方案很難用,我想要比現在更好的方案」,但新方案的吸引力必須遠大於「舊方案產生的慣性」加上「新方案衍生的焦慮」。更換產品一定會遇到一些阻力,但創新者往往覺得自家的產品非常好,足以消除那些擔憂,因此輕忽了阻力。如果一個東西只有功能面的用途,要淘汰那個東西很簡單,但是如果還牽涉到情感面和社會面的用途,那就比較難汰換了。無論我們對當前的情境有多麼失望,無論新產品多麼誘人,只要吸引我們雇用新產品的力量沒有大於阻力,我們根本不會考慮汰舊換新。

顧客想要的進步,必須從生活脈絡中去理解。我想不到哪個清楚界定的用途沒有重要的情感面和社會面的力量,或是不受吸引力和阻力的拉扯。即使顧客勉強使用不完美的方案很久了,除非很確定新的方案更好,否則通常不願淘汰舊方案。

就連企業對企業的市場也是如此,你可能以為採購流程中容不下情感面和社會面的因素,也不會有焦慮感和現有習慣的問題。但你想想,負責採購零件的工廠經理必須確保需要零件時,倉庫裡一定要有。備料不足會使人失眠,甚至擔心飯碗不保。或者,你可以想想第一次擔任專案經理的人負責管理一家外部的顧問公司,他想在同事和經理人的面前表現良好,他希望大家看到他準時並妥善管理專案的預算,而且和顧問公司培養良好的合作關係。

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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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