參與GTLC論壇後之感:談技術管理/領導的重要性
參與GTLC論壇後之感:談技術管理/領導的重要性

剛好前陣子有機會參加了TGONetworks舉辦的GTLC(Global Tech Leadership Conference),在台灣實在難得有探討技術管理與領導的大型論壇,所以這一次對我來說算是開了不小的眼界,也確實對技術管理與領導,有了更深一層的體認。

喬新亮:讓負責的人更自由

在這場大會,最讓人眼睛為之一亮的,莫過於喬新亮老師的分享,能擺脫純技術的討論,但又有足夠的高度,其實短短幾句話、幾個Slide,就能深刻了解到那些過去的大風大浪,而最讓我印象深刻的一句話,就是 「讓負責的人更自由」。這句話說來簡單,但如果有做過管理者的人,肯定會覺得做起來極其困難。對上,要能交代為什麼你的下屬常常自由到看不見人,對下則是要讓團隊願意一起承擔責任,在數十人的公司就已經十分困難了,更何況是近萬人的團隊,如何做到更是直得深思。

短短一句話,要做的,是把公司的目標與方向講清楚,遊戲規則逐一訂下,並且隨著團隊成長而持續調整,這影響到的,不只是技術人,連同行銷、業務、設計、產品,所有相關人士,無一避免,甚至更相關的,是公司的HR團隊,更是在招聘的篩選方法上,要一起配合運作,一間公司最難做到的,莫過於一個鼻孔出氣,如果做到了,就像老師提到的,如果有一天,我們讓技術團隊都能自己運營了,那麼最該被請走的就是我這個CTO(Chief Technology Officer)。

其實大者是如此,小者何嘗不是,我自己認識的管理者,包含我自己,花了太多時間在做事開會,花了太少時間在思考框架、遊戲規則,數年下來,遊戲規則沒能導入公司,忙碌的生活只會更忙碌,更少思考的空間,最後形成惡性循環,別說談Scale了,就連公司的風險都無法有效應對。面對這些困境的解法,往往只是個想法的轉變,但卻如同蝴蝶效應般,在數年時間會有巨大差異。

學習重點:當公司遊戲規則潛移默化的置入,管理者剩下的工作就是讓自己消失,讓每個該發揮的人發揮最大成效。

數據/技術中台化與為何使用微服務

在這兩天的分享,有個最大的重點,就是對新技術架構進一步的了解,並且知道如何組織人員可以隨著技術架構的精進而有不同。聽到最多且重要的分享,莫過於中台化與微服務相關的資訊。

數據/技術中台化

現在越來越多提到數據中台或是技術中台,有點類似早期在講的Open API的概念,只是這概念引導到公司內部使用,因此出現一個中台,是可以在公司內部調用底層模組的一個區塊,這樣的發展是因為公司內部運用了越來越多樣的技術,包含機器學習完跑出來的一些模組,不同於以往單一後端對上單一前端的方式,因此出現了中台化這樣的概念,其實跟微服務提倡的想法也算是異曲同工之妙。而這次的分享,也大大展示出大陸在零售產業的數位化,確實有相當值得探討與學習的地方。

微服務

這次由香港的Oursky鉅細靡遺的分享了微服務概念,甚至提到了怎麼用SCRUM的方式,帶動做微服務的架構,微服務的核心是建構底層架構,目標是讓近年所推行的DevOps更容易推動,甚至是中台化需要的功能調用,也會因為微服務架構做得好而更容易達到資源的調配。微服務概念的導入,需要每位PM與工程師有完整的體認,並在架構規劃時就要去思考如何切割,且進一步分工,說來容易,但在管理的角度來看,讓所有人員有此提升,其實是不容易的。Oursky雖然是一間大型軟體技術的接案公司,但能與時精進,並且更有效運用所有技術資源,也著實令人佩服。

台灣大部分企業,往往都是聽了很多知識,但內部組織結構要能有所反應,執行上都有其落差,因為除了了解技術執行之外,管理的Mindset更是重要,而這也是這次GTLC活動中最不一樣的地方,因為內容的分享,大多在管理的心得,而非只是技術的執行,來的講師每位也都是經歷顯赫的管理者,關於這點,就已經讓這活動添加不少特色。

閉門會議:業務、技術、設計、產品,跨部門如何更有效運作

GTLC最有趣的活動,莫過於閉門會議,因為相較於在大講堂聽課,關上門的深度討論,才真的是乾貨的由來,參加這個主題,跟著許多公司的主管一起探討議題,透過大家的經驗交流,學習的感覺,更是能夠與實務工作相呼應。針對議題,我們討論了數個重要問題(讀者們也可以自行思考一下):

Q:如何讓業務與技術部門不互相拉扯:

A: 讓各種不同部門可以有時間對自己的工作做個介紹,讓部門間彼此了解對方在做的東西,這能解決不同部門因為不了解而造成的拉扯。讓技術與業務的目標有機會綁在一起,共同解決問題,而非互相對立,遊戲規則的設計十分重要。

Q:如何管理老闆天外飛來的一筆:

A: 讓老闆了解成本由來,所有的資源,都是需要成本的,所以如果我們重視了A項目而放棄了B項目,這是所有飛來一筆的代價。有時候如果講不通,引入顧問去引導正向發展,也許是值得考慮的一步。

Q:如何協助Junior的工作者融入公司:

A: 有良好的遊戲規則,也需要有人引入門,這些都是能夠對Junior來說重要的資源。

Q:如何做好良好的溝通:

A: 表達需求時能夠透過線稿或是情境的展示,都是軟體開發相對重要的溝通技巧。

(由於是閉門會議,討論的內容還是盡量保密,請恕我無法忠實完整傳達)

針對這幾個問題,大家互相表達意見與看法,也得到幾個有效的作法,真正的價值,不只是結論,而是在過程中,從不同公司、產業所看到的,給出的不同經驗與思考面向,這種交流才是這閉門會議最有價值的收穫。

結論:台灣需要的,不只是技術的成長,「技術管理」絕對是更重要的一環

兩天下來,觀察到一點,技術不是不重要,但是談「技術管理」跟「技術能力」,絕對是不同的一件事。

台灣過去的教育,著重在能力的成長,但管理的技巧,卻是許多思想與邏輯所構成,隨著公司規模的成長,小的時候,公司可能需要大量執行者,大的時候,則是需要團隊合作與遊戲規則,到了極巨大時,需要的就是架構與組織,每個階段的管理思維與工作皆不相同,不然就會造成團隊無法順利成長,員工離職還是小事,開發項目跟著人員替換而不斷重構,就是許多公司無法進步的問題所在。

管理的成長之難在於大多數團隊,執行者眾多、管理者甚少,而管理的模式更是依照不同的人事時地物會有所調整,這也是為什麼管理的議題那麼值得大家互相討論與琢磨,而管理也才是能夠讓團隊與生意長大的不二法門,這是一門永遠沒有標準答案的學問,更是一門充滿不同人性體驗的課程。

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

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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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