辦公室潛規則:專業術語說太多,就等著被討厭吧!
辦公室潛規則:專業術語說太多,就等著被討厭吧!

本文摘自《不誤解、不離題,誰都喜歡你的精準表達技術》,方言文化出版

作為初入職場的新人,在對公司的業務、環境、工作流程都還不太熟悉的情況下,工作中遇到困難和出現問題都是很正常的。畢竟人的精力是有限的,也不是所有的東西都能懂,如果自己有不明白的地方,可以直接提出來,不要怕丟臉。

當笨蛋不丟臉,不懂就問

在小步和小廣兩人身上就發生了這樣的事情,前輩小星同時給小步和小廣分配了工作任務。其實他們都剛接觸工作,對流程和內容並不是特別熟悉,前輩小星也明白這樣的任務對他們來說稍微有些困難。但是小廣想也不想就回答:「這種小事輕輕鬆鬆就可以完成!」然後頭也不回地走了。反倒是小步,在仔細閱讀完工作內容後,找到小星前輩,先直接說明自己做這項工作有困難需要他的說明,然後仔細地詢問了具體的工作流程、工作方法以及如何去完成這項工作比較好。結果大家應該都能猜到,不懂裝懂的小廣沒有完成工作,而虛心請教的小步則做得很好。

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圖/ 方言文化

工作中那些不懂裝懂的人,往往希望自己年紀輕輕就能功成名就,但是他們又不喜歡學習、求助或徵詢意見,擔心這樣會被人認為「不能勝任工作」,所以只好裝懂。每個人都很想要在工作中表現得很好,但在面對這種情況的時候,建議還是需要注意以下兩個問題。

1.克制住想要表現的心情
有表現欲,想要成為優秀的人是值得鼓勵的。但是過於強烈的表現欲,會導致你總是有一種想要去教導、指點他人的心態,這樣是不行的,不僅難以展現出好的一面,還會遭人嫌棄。所以在明知自己也不是特別瞭解的情況下,還是克制想要指導他人的心態比較好。

2.先詢問他人的看法,虛心請教他人
《論語》說得好:「知之為知之,不知為不知,是知也。」知道就是知道,不知道就是不知道,這才是聰明的態度。人在面對自己不懂的問題時,一定要本著實事求是的態度,不知道就是不知道,不要不懂裝懂、弄虛作假,在工作和學習中遇到不明白的問題要虛心向人請教。

別再滔滔不絕,開始培養「說話的層次感」

有層次的表達能給人留下深刻的印象。對話的層次感主要體現在三個方面:一是聲音的大小;二是說話的速度;三是話語間是否停頓。

比如在年會的安排會上,上司通常會這樣分配工作:「這項工作我們可以分組來做。第一組收集資訊。第二組制定方案,針對大家的願景,結合現有的資源,制定合理又富有挑戰性的方案。第三組……」在這樣的話語中,上司將重點部分加以重讀,顯得層次清楚,十分有條理。在闡述每組要做的具體事項時,又適當地放慢了語速,方便大家理解消化。不時地停頓,也給予大家提問的機會。這樣的表達,不僅高效,而且沉著鎮定,更讓人容易接受。但如果只是喋喋不休、念經似的在台上按部就班地為大家安排工作,那眾人恐怕要時不時伸伸懶腰,大打哈欠了。

既然喋喋不休是不恰當的表達方式,人們更喜歡有層次的語句,那麼該如何有層次地說話呢?

首先在開口說話之前,我們要把想表達的東西在腦中整理一下,確定好先後次序。

在確定層次的時候,可以用不同的邏輯順序,例如因果順序、時間順序等;還可以採用不同的結構,例如總分結構、總分總結構等。

接下來,在對話中有意識地用聲音大小和語速快慢來區分層次,注意關鍵字句要大聲、稍慢地說,且在不同的層次間用停頓加以區分。

當然這時候就要運用一些語言上的技巧了,可以用「首先」、「其次」、「再次」之類的詞語作為銜接,或者用「第一」、「第二」、「第三」的順序詞。說話時語速要適中,咬字要清晰,內容要簡潔,同樣的話不要一再重複;可以適當加入手勢,讓人更加專注於講話內容。

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圖/ 方言文化

對於這樣的練習,需要慢慢來,多花點時間,多借鑒別人,久而久之,成效自然就出來了。

SWOT?MECE?,術語無法幫專業加分

你確定你說的話對方能聽懂嗎?

新人初入職場都想要讓自己快速成長,剛與客戶接觸的時候,為了不讓同事覺得自己不夠專業,就會在與同事的交流過程中使用大量的專業術語,本來以為使用這些詞彙會讓自己看起來更加專業,能讓同事充分信任自己,卻沒想到很有可能會產生反作用哦!

小廣和小步度過實習期後,逐漸開始接觸比較複雜的公司事務了。這天前輩小星交代了一項工作,希望兩人共同完成。當小星來詢問績效指標有沒有分析完成的時候,兩人的回答雖然是一樣的,但卻有著截然不同的風格:小廣說了一大堆專業術語,什麼SWOT、MECE……用成串的術語講了一大串,最後小星還是沒明白他在說什麼;小步則簡單地回答了一句:「正在利用一些方法進行分析,馬上就能完成。」小星立刻就明白了。

雖然小廣想利用這些專業術語讓自己看起來專業,卻忽略了小星只是希望獲得一個結果而已。適當地使用專業術語可以展現自己的專業性和知識面的廣泛,但是過度使用只會讓對方反感。

試想一下,當你向對方詢問一個問題時,他回答的全是行話,實質內容甚少——最重要的是這些資訊生澀難懂,雖然對方也許是無意,但是給人一種態度傲慢、居高臨下的感覺,你大概也不會和他愉快地交流下去了吧!

與人交流的目的本來就是為了讓對方理解自己的意思,過度使用專業術語反而會讓人更難理解。

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圖/ 方言文化

為了避免在工作中出現這種情況,要注意以下三點。

1.考慮對方的立場
在開口說話前要先充分地考慮對方的立場,比如對方的文化程度、從事的行業、興趣喜好……如果對方從事的行業與自己要表達的內容相差很遠,一些專業的詞彙就可以用對方熟悉的詞彙代替。

2.儘量使用通俗的話去說
沒有人喜歡晦澀難懂的描述,要儘量使用通俗易懂、簡單明瞭的詞語來代替專業詞彙,儘量讓對方完全明白你所說的內容。

3.如果無法找到替代就迴避
如果在對話的時候,發現有些專業詞彙沒有可以替代的通俗詞彙,那麼就直接避開使用這句話或這個詞彙,轉用其他方式,如類比、比喻等進行解釋。

在對話中使用專業術語,有一定程度可以展現你的專業性,但是也要分清使用的情況和使用的量。

關鍵字: #職場
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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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