老牌壽險打造體驗店「人生設計所」,用路易莎咖啡香吸引女性保戶
老牌壽險打造體驗店「人生設計所」,用路易莎咖啡香吸引女性保戶

台灣人領先全球的事蹟不少,其中一項是「愛買保險」,壽險滲透率領先全球,這意味的是,人人都有不止一張保單,台灣平均每人保險支出竟是美國快兩倍。

在這樣一個超級成熟市場,新光人壽要如何靠與咖啡連鎖品牌路易莎LOUISA異業結盟,打造全新副品牌「人生設計所LIFE Lab」,接觸過去摸不到的新客戶?

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人生設計所由新光跟勤業眾信合作。
圖/ 王郁倫攝影

開張三個月,來賓變客戶數字高

「人生設計所LIFE Lab」開張3個月,客戶訂單轉換率竟然高達12.5%,意味100個來客有12.5人變成客戶,相對於一般開發白地市場(white space)成功轉換率1~2%或新光人壽透過聯繫既有客戶拓增新訂單的9%轉換率,門市轉換率「非常可怕的高」。

新光預估,三年內,人生設計所LIFE Lab可以產生3000萬元保費收入,創造3萬個新客戶,並成為數位保險的領導品牌。他們要怎麼做?

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人生設計所內許多可愛造型小怪物,做成通關互動小禮物,受到女性用戶喜愛。
圖/ 王郁倫攝影

今年「人生設計所LIFE Lab」已經連開兩家門市,店內飄著咖啡香,牆上大型數位看板可以跟客戶玩互動遊戲,公開區域有電腦使用,諮詢區有專人協助針對來賓的個人人生階段,如生子或創業做諮詢。

新光設立實體門市,不僅門店招牌沒有人壽品牌,門店風格更以可愛風格為取向,小怪獸人偶隨處可見,玩互動送咖啡提袋或票證夾,讓女性用戶充滿驚喜。

新光還要求門市服務人員不得打電話追蹤曾上門客戶、不可以推銷商品,門市的KPI(關鍵績效指標)設定為客戶店內滿意度,而非成交件數。

老品牌推體驗店,KPI是滿意度

這麼創新的想法,竟是一家55年的老牌壽險業者「新光人壽」的全新服務。

傳統的保險服務模式,圍繞在營業員身上,當營業員離職,保戶聯絡保險公司必須每次重複描述需求與現況,客戶需求沒有被妥善記錄,其次,當諮詢保險業務員,保戶永遠不能確知被推銷的商品是最適合的,還是只是保險公司最熱賣的。

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人生設計所不以推銷成交業績為KPI,反而是以客戶滿意度為績效指標。
圖/ 王郁倫攝影

這幾個問題多年來一直是保險業最大痛點,為解決痛點,新光人壽人生設計所專案負責人顏睦原說:「人生設計所LIFE Lab的KPI不是業績,是滿意度。」

新光人壽不僅跟勤業眾信風險諮詢服務合作,讓所有到店客戶資料兩店互通,也協助客戶到店使用數位化服務,並跟路易莎咖啡結盟,打造休閒環境,甚至來店諮詢就送可愛生活小物,不定期辦兒童說故事或才藝課,再再打動女性用戶的心。

「保險業的決定權主力族群是女性。」顏睦原說,所以根據統計,近3個月來進店的來賓有8成是女性,總計來訪1500位民眾中,8成是非新光本來保戶,完全打中保險業最想要的TA(目標客戶)。

品酒會、瑜珈課,門市融入社區

顏睦原出席數位奇點獎論壇分享表示,過去企業都以單一視角看待客戶,未來期望能打通隔閡,以客戶為中心,整合客戶體驗價值,為此新光人壽也有推出數位通路,期望未來驅動全通路服務,加強的重點有4項:包括即時性、個人化、遊戲化、社群化。

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人生設計所,以可愛的圖案搭配時事辦活動
圖/ 人生設計所官網
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人生設計所會舉辦親子活動,邀請鳳梨哥哥說故事。
圖/ 人生設計所官網

為此人生設計所LIFE Lab店內舉辦瑜珈課、品酒會或健康講座,導入VR與AR遊戲互動裝置,初期專注的重點放在客戶體驗價值上,為客戶創造價值,並建立量化評量,而不是著重商業價值轉換,而未來長期目標是提供高度個人化服務,這必須把所有虛實通路資料整合,進一步把對客戶的體驗價值投資,轉換為商業價值。

壞事傳千里,好的體驗消費力增4成

為何新光人壽開始重視客戶體驗?顧睦原說,因為好的體驗消費者會分享給9個人,但負向體驗,消費者會宣傳身邊超過16個人,若能拉高消費者滿意度,客戶會願意增加40%的購買預算,延長5年時間都在此消費,更重要是,好的客戶體驗幫公司節省33%成本。

不只是新光人壽如此做,日本早已有壽險業開設門市服務的例子,國泰人壽也在2017年在台北東區設立保險概念店,邀星巴克進駐。

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人生設計所,以可愛的圖案搭配時事辦活動
圖/ 人生設計所官網

勤業眾信風險諮詢服務執行副總溫紹群說,體驗經濟時代來臨,不少客戶存在四大通路轉型迷思,包括認為實體通路將式微,虛擬通路比實體店面好、在店裡導入科技就是通路轉型了,所以買幾台機器人或VR機器放放、以為打造數位通路就是全通路,以為設計好的客戶體驗方案,就能創造價值。

顏睦原說,實體通路其實價值無可取代,只是企業未來勢必需要針對客戶各購買階段,定義實體通路的功能性,才能發揮優勢。

關鍵字: #數位轉型
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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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