宏碁的F1策略
宏碁的F1策略
2004.10.01 | 科技

新落成的上海國際賽車場,咻的一聲,火紅色車影從看台前呼嘯而過,法拉利車隊選手領先群雄,相較於其他贊助商,雖然貼在後輪旁邊的「Acer」名號沒那麼顯眼,但坐在觀眾席上的宏碁集團董事長施振榮、總經理王振堂、以及明年將接任總座的宏碁國際行銷處共同總經理蘭奇仍與有榮焉,忍不住喝采起來。
「我們要的已經不是品牌知名度,而是品牌的質感。」王振堂說,宏碁幾十年經營下來,品牌經營正負面的評價都有,但至少大家對宏碁不陌生,但從熟悉到信賴,就還有很多努力的空間。「通過一個與形象好的品牌結盟,拉抬自己的聲勢是一種方法。」

**策略一:融入精品的質感

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看準擁有10億收視人口,每年有18站比賽的傳播力量,宏碁去年與法拉利簽定契約,切入F1一級方程式賽車,這是宏碁繼1998年,參與曼谷亞運之後,最大手筆的投資,從相關資訊產品到商標贊助,宏碁自去年起成為法拉利車隊第9國第29個產品贊助商,一年投資金額在1億台幣之譜。
「法拉利是全球知名的跑車製造商,還連續四年蟬連一級方程式賽車冠軍,不論是產品設計力、對品質的堅持都具有相當的水準,而一級方程式賽車與資訊業都著重科技、創新與團隊精神,所以當Acer成為法拉利的伙伴,自然可以漸漸讓消費者產生宏碁也是國際性公司的認同。」宏碁總經理王振堂指出。
這並不是宏碁第一次參與一級方程式的盛會,2001年,品牌代工尚未真正分家之前,宏碁電腦的歐洲分公司就曾以廣告行銷的方式,以300萬美金的廣告費用,與國際Prost車隊簽訂合作契約。
不過賽車不像球類或其他項目,每個出賽選手還有被看見的機會,媒體與觀眾只會注意領先群的選手,因此當年的效果並不明顯,加上當時宏碁集團正值組織人員重整的時刻,一度還引發員工不滿的聲浪,董事長施振榮當時強調,品牌經營是長久的事業,行銷活動,與精簡人事及降低成本是兩回事,兩者並不衝突。

**策略二:贏得客戶的口碑

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深耕品牌多年,繳了不少學費,宏碁清楚,要合作就要找最強的伙伴,法拉利車隊擁有車神舒馬克,自然是媒體追逐的焦點,透過電視的轉播,加深了無形宣傳效果,雖然金額一定較高,但也相對地能夠產生效益。
王振堂說,在規劃與法拉利車隊的合作時,著眼的並不是單純的商標曝光,希望透過深層的合作關係,強化在歐洲市場的口碑。正好負責操盤歐洲市場有戰功的蘭奇,與法拉利公司同為義大利籍的地緣優勢下,取得資訊系統建置機會,開啟合作之門。宏碁王振堂表示,F1賽車之所以好看,不光在於選手飆車的競速魅力,每次進站,從檢視設備、換輪胎等維修所展現的團隊默契與速度,也是整場比賽的重頭戲,一個拖延,原來的領先優勢就會喪失,整個維修團隊所使用的設備不容許有半點失誤,能夠被認可採用,就是一項品質的保證。
這次合作,法拉利車隊技術人員將使用宏碁桌上型電腦、筆記型電腦、LCD監視器、掌上型電腦等產品,進行精確的遙測分析與模擬,「我相信這是一個具有指標意義的案例。」王振堂透露,法拉利公司同意,在2006年前,公司的設備更新,都將選擇宏碁,「這對宏碁來說,算是個雙贏的買賣。」

**策略三:賺取更多的利潤

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此外,宏碁這次更嘗試從製造設計端加入運動行銷概念,去年11月,宏碁為法拉利推出鮮紅色外殼、並鑲嵌著法拉利車隊商標的筆記型電腦,外形相當搶眼,但從配備的比較,這台法拉利機種並非最頂級,比如微處理器CPU,受限於贊助的合約,只能採用AMD的產品,而非英特爾,但定價卻要7萬台幣,因此業界當時並不十分看好,宏碁內部也沒有特別高的期待,於是採用限量發行的模式,卻沒想到推出後大受歡迎,全球銷售量達5萬台之多,宏碁趁勝追擊,再推出上面有舒馬克簽名的第二代產品。
王振堂就開心地說,雖然每賣一台要付給法拉利20美元的權利金,但從產品開發的角度,多數的關鍵零組件與其他產品線幾乎沒有差異,最多就是開模的費用,成本並沒有增加太多,產生的毛利卻遠超過其他產品,同時還開發出一些對資訊科技不那麼熟悉的收藏族群,而法拉利公司也意外地開發一筆新的收入,「品牌的力量可見一斑。」
做為法拉利車隊唯一的華人品牌,不僅有助於大幅提升宏碁「Acer」品牌在歐美地區的形象與知名度,就算是在起家的亞洲地區,也同樣受惠不少。由於今年是F1首次出走亞洲舉辦活動,主辦城市上海又挾著進入中國市場的前哨站的優勢,話題沸騰了半年之久,這對宣示今明兩年是「中國年」,同時剛完成中國地區通路重整工作的宏碁來說,更是一次千載難逢的免費宣傳機會。宏碁這次就趁機在臨近的杭州舉辦經銷商大會,並包下主看台區400席的貴賓席,招待重要的客戶伙伴。
一如運動追求更高、更遠,挑戰極限的精神,企業每一次的新嘗試,也都是自我超越的修煉。

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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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