彰顯品牌才能建立差異化跟自信!三面向找出B2B品牌策略催化劑
彰顯品牌才能建立差異化跟自信!三面向找出B2B品牌策略催化劑

用「品牌」開啟更大市場,再啟成長動能

這幾十年來,經營「品牌」成為台灣企業的經營顯學。不管是 to B 或是 to C 的企業,當台灣市場需求逐漸飽和,企業期待把台灣的成功經驗複製到世界舞台,找到新的成長機會。於是,許多企業在經營國際品牌這條路上,不斷摸索嘗試,想要找到成功的契機。

二十多年來協助台灣企業打造國際品牌,美商方策DDG執行總監史孟康指出「台灣企業比較實際,以為優異的產品或服務就是自己的價值所在,但產品、服務容易被複製,很難建立差異化跟自信。自信不夠,就容易回到用價格差異來爭取案子的困境。」

「品牌催化劑」就存在企業中,等待挖掘

DDG為企業提升品牌競爭力的第一步,是從多個面向去了解一家公司,透過市場研究、深度訪談等方法,掌握公司的產業趨勢、提供的產品或服務、競爭對手狀況、客戶選擇這家公司的原因等等,進而找出企業的「核心價值」,史孟康將這個核心價值稱為「品牌催化劑」。

他也強調,這個「品牌催化劑」原本就存在企業之中,透過企業徹底「認識自己是誰」的過程找到,而非硬拿流行的詞彙往自己身上套。找到品牌催化劑之後,企業內部努力的方向會更清晰,也會有許多接續而來的新想法、新行動,讓全公司都專注地朝這個價值持續努力。

品牌催化劑存在於企業血液中,同時能夠引發一連串新想法與新行動!

ECOVE找出品牌催化劑,成功拓展東南亞市場

崑鼎公司(ECOVE)以焚化發電與廢棄物管理起家,繼而擴展業務至太陽光電、寶特瓶回收和廢水回收,是台灣現在最大的環境服務公司。去年(2017)開始,希望透過品牌形象的規畫,把在台灣累積的經驗與提供的價值推上國際舞台,承接國際市場的案子。經過ECOVE團隊與DDG的共同努力,建立了國際綠能品牌形象之後,多次受邀於東南亞重要的論壇分享成功經驗:如何提升效能、如何用數據管理,並將業務範圍拓展至泰國、印度、越南、馬來西亞等東南亞國家。

DDG在耗時六個多星期的內外部訪談後發現,由專業工程師、資源專家、專案經理、廠房經理所組成的ECOVE團隊,非常重視數據管理,且專注在效能提升。拿2016 年與1995年相比,ECOVE將每公噸廢棄物產生的電能提升了將近 30%。在重新體認到這個核心價值之後,DDG和ECOVE一起將「最值得信賴的資源循環效能」(Resource Cycling Efficiency)」,做為催化企業成長的核心精神。由於這原本就是ECOVE團隊努力的目標,很快獲得公司內部一致的認同,並且落實到公司經營的策略面、行銷面與管理面:

1. 策略面:找到清楚目標,資源集中投入

找到了「品牌催化劑」之後,接下來就必須「聚焦」。每個公司都有許多服務、產品與專長,但訴求太多則顯得雜亂,不但無法對外界呈現清晰的形象,公司內部也會像多頭馬車,不知道該往那個方向前進。「品牌催化劑」就是經過慎重取捨之後的明確方向,也是公司內外都很清楚的核心價值。

確定了「最值得信賴的資源循環效能」為催化劑之後,ECOVE更能有意識地把資源集中於「效能提升」相關的專案,藉由每次決策不斷強化與投入,更專心地累積增強公司的核心優勢。

2. 行銷面:內外部溝通傳遞一致的訊息

為了讓「資源循環效能」成為全公司上下一致的價值觀,ECOVE在公司網站、公司介紹都做了更新,也在公開演講、員工訓練中傳遞出整合一致的訊息。

發展品牌後,同仁知道必須展現提升「資源循環效能」的專長,更清楚自己日常工作的目標,也間接凝聚同仁對公司的認同感,提升同仁的向心力。

3. 管理面:開會討論、日常工作更聚焦

一開始,ECOVE的高階主管在會議中,會花幾分鐘提醒同仁聚焦,用數據檢核公司不斷朝著「效能提升」目標前進,這個聚焦的提醒也逐漸內化成同仁的習慣。

品牌發展剛開始啟動時,ECOVE的主管在會議中提出了有趣的問題:為何ECOVE要專注於宣揚和落實「資源循環效『能』」? 而不是「資源循環效『率』」?「能」與「率」二字有何不同?」

這個有趣的問題,讓ECOVE同仁思索品牌催化劑的精髓。主管補充,「效率」,是追求數字的大小,「效能」則更有協助事情往正確的方向前進之意。 ECOVE之所以倡議資源循環效能,不僅是要提升廠房運轉及同仁的工作績效,更希望我們所做的事情對企業、社會、環境永續有具體的貢獻。

「品牌催化劑」不只塑造外在形象,更是企業發展的明確方向

「品牌催化劑」不只是要讓外界留下的品牌印象,更是提供企業一個努力的明確方向。在公司全體的努力之下,ECOVE今年在國際舞台上的表現更加耀眼,除了參與了歐洲阿拉伯環境組織 (EAEO)「第一屆埃及生態旅遊和保護區經濟論壇並發表演說;接受國合會邀請開授「廢棄物資源處理」國際課程;10月也即將在馬來西亞ISWA國際固體廢棄物協會論壇上發表論文及演說。ECOVE正朝著國際綠能領導品牌的目標不斷前進!

本文授權轉載自:經理人

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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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