22年蘋果老員工:賈伯斯不是創新者,他是金牌銷售
22年蘋果老員工:賈伯斯不是創新者,他是金牌銷售

庫比蒂諾是一座位於美國加利福尼亞州舊金山灣區南部的城市,它被稱為「矽谷的心臟」。

作為矽谷的核心城市之一,這裡是Symantec、MySQL AB與Zend這些知名的網路公司的所在地。當然,對多數人而言,他們對庫比蒂諾這個城市的印象就是蘋果。

圖片
圖/ 愛范兒

《庫比蒂諾現場報導:蘋果如何用文字、音樂和表演來打造世界上最好的銷售機器》一書為我們展示了不一樣的蘋果。此書作者麥可·哈格羅赫(Michael Hageloh)是蘋果22年的老員工,他在蘋果陷入破產邊緣前就在公司,經歷了賈伯斯的回歸,和團隊一起推出了「i系列」產品。

在他看來,蘋果不僅是一個設計和創新的巨頭,它也是「你從未聽說過的最偉大的銷售機器」。

賈伯斯不是創新者,他是推銷員

麥克·傑格(Mick Jagger)是誰?滾石主唱,史上最受歡迎的搖滾樂手之一。然而很多人忽視了,他也是一個出色的商人。他的身家在3.28億美元(約新台幣99億元)左右。在50多年的時間裡,他將「滾石」打造為一個在全球範圍內廣為人知的音樂品牌。Fit Small Business的共同創辦人大衛·沃林(David Waring)就表示:「他是一個精明的商人,他知道要安排什麼演出,他盡其所能宣傳滾石樂隊的新音樂。」

U2樂隊的主唱博諾(Bono)在接受《鏡報》採訪時也表示麥克·傑格(Mick Jagger)有出眾的商業頭腦。「人們鄙視麥克·傑格(Mick Jagger),因為他們認為他只關心錢,但他畢竟是一個商人。」在他看來,這位音樂家也是在早期虧了很多錢之後,才開始真正了解這個行業,開始賺錢。

但人們不怎麼關心麥克·傑格(Mick Jagger)是一個成功的商人,人們總是更關心他創造出了怎樣優秀的音樂作品。在大眾眼裡,他可以是優秀的演員、歌手,製片人和作曲人,但唯獨不是一個優秀的商人,一個優秀的推銷者。

圖片
圖/ 愛范兒

人們對賈伯斯的看法也是一致的,人們關心他的審美,他的創造力,他說話的藝術,然而沒幾個人會關心賈伯斯高超演講和說話藝術背後的目的——銷售。

原因很簡單,銷售人員通常不會成為傳奇。

2007年,賈伯斯說服AT&T選擇了iPhone——來自當時規模尚小的蘋果公司。

賈伯斯與AT&T進行了耗時一年的艱苦談判,並成功說服對方同意了自己的分成協議。在麥可·哈格羅赫(Michael Hageloh)看來,賈伯斯的談判「基本上是讓AT&T停止採用他們自己的標準,轉而採用我們的標準。」

雖然蘋果要將iPhone銷售額的10%交給AT&T公司,但他們獲得的明顯更多——整個產業鏈的控制權。從設計、製造到市場,一切都掌握在蘋果自己手裡。

小蘋果對上了規模更大、能量更大的AT&T,卻獲得了更利於自己的分成協議。

沒有它,iPhone就不會誕生。這不是創新,這就是銷售大師。

麥可·哈格羅赫(Michael Hageloh)經歷了蘋果公司瀕臨破產的「至暗時刻」,也經歷了賈伯斯的王者歸來,切身體驗過公司兩種狀態的他認為賈伯斯就是一個毋庸置疑的銷售大師。

當賈伯斯在1997年重返蘋果時,傳統的銷售方式在庫比蒂諾的這個角落消失了。

賈伯斯是銷售大師,但對他來說,銷售不是銷售,而是誘惑。

賈伯斯
圖/ 愛范兒

「Think Different」不只是一句廣告語

在蘋果老員工看來,賈伯斯比任何人都更早看到,早期蘋果電腦的目標用戶是那些不想花時間拆主板的人,是學生、教師、音樂家,是那些有創造力的人。這些目標用戶會認為電腦也可以很有趣。

因為賈伯斯,蘋果的銷售、行銷和設計團隊可能比史上任何一家公司都更為了解消費者心理。我們知道沒有人喜歡被出賣。人們鄙視那種感覺,大家覺得自己只是銷售人員每月銷售業績的又一個目標而已,誰能責怪他們呢?

當時蘋果的傳統銷售人員還在喋喋不休地談論處理器和ram,他們還在強調速度和反饋。而賈伯斯的洞察則是消費者真正想要的技術不是處理數據或儲存數據,而是轉換和傳輸——把消費者帶到某個地方,賦予他們改變世界的能力。

麥可·哈格羅赫(Michael Hageloh) 記得自己在蘋果時和賈伯斯工作的情景,當賈伯斯被問及使用電腦的相關問題時,賈伯斯的回答是:「他們仍然很難使用。」

公司創辦人的這種觀念使蘋果扭虧為盈。因為「我們不再是蘋果電腦,我們成為了蘋果。」

蘋果推出了iMac、iPod和iPhone等一系列的成功產品。不只是這些產品讓蘋果成為了價值上兆美元的企業,更重要的是蘋果的slogan——Think Different。對蘋果而言,這也不僅是一句廣告語。

這句話定義了我們與客戶的關係,邀請他們加入我們,成為我們與眾不同的一部分。

「Think Different」的光環讓我們把蘋果變成了一個奢侈品牌。我們不再擔心價格,而是專注於通過功能、設計和客戶體驗來傳遞價值。

Apple Store是蘋果傳遞的價值重要元素之一。Apple Store的所有員工都是因其藝術修養和專業技能而被錄用的,他們會詢問客戶:「你對什麼感興趣?」在那裡,一切都是由客戶驅動的,而非銷售。

Apple-Store720.jpg
圖/ 愛范兒

然而那又確實是蘋果重要的銷售場所,只是它和傳統的銷售方式不同,店員不會不停向你推薦新品或(蘋果基本不存在的)促銷品,一切根據你的想法來。

如果傳統的銷售方式是顧客想要聽音樂,然後走進音樂廳去聽樂隊演奏的曲目的話,蘋果的銷售方式就是等待顧客走進音樂廳,然後你可以告訴指揮,你想要什麼樣的音樂。它仍是精心設計的銷售店鋪,但是相較傳統的銷售場所,它和消費者的連接更為緊密。

願意花費數千小時去為客戶創造完美拆箱體驗的蘋果是特別的,這種對細節的持續關注也讓蘋果更像一個奢侈品牌。

有史以來最偉大的樂隊,我們將其稱為蘋果

《庫比蒂諾現場報導》一書的作者麥可·哈格羅赫(Michael Hageloh)在加入蘋果公司之前是一位鼓手。

0720.jpg
圖/ 愛范兒

當我1988年來到蘋果的時候,我心裡只有一個目標:賺足夠的錢,錄製我自己的專輯。

我完全沒有預料到的是,在接下來的22年裡,我成為了歷史上最偉大的樂隊之一的一員。 蘋果不是一家公司,是一支樂隊。

在麥可·哈格羅赫(Michael Hageloh)看來,在宏觀層面上,蘋果的每個獨立部門都是樂隊的一部分。

銷售團隊是鼓手,他們和現金流息息相關,他們跟隨歌手的節奏。如果沒有銷售,就沒有簡單的方法用於新產品的開發。如果沒有銷售,產品就會缺少真正的粉絲。如果沒有銷售,樂隊付不出工作室的租金,一切就永遠地結束了。

主唱就是你的CEO。他協調每個樂隊成員,在舞台上創造一個偉大的、難忘的時刻。他讓樂隊更為知名,他把握方向,讓越來越多的人喜歡這支樂隊。

而蘋果的主唱就是賈伯斯,他就是蘋果的弗雷迪。

我是在賈伯斯離開蘋果三年後來到蘋果的。沒有他,公司陷入困境並不奇怪。但諷刺的是,這並不是因為技術不夠好。事實上,蘋果在數百個非生產性的研發專案上一直處於領先地位,這些專案本可以成為可行的收入來源。

樂器演奏家雖然激情澎湃,但卻沒有明確的方向。缺乏銷售和市場行銷的鼓點節奏,這使得研發團隊無法與需求保持一致。

1996年賈伯斯重返公司。沒有人知道讓主唱回到樂隊會這樣改變公司的未來。在幾年的時間裡,蘋果從一個車庫樂隊變成了麥迪遜廣場花園樂隊。在比爾·蓋茲的投資之後,賈伯斯用這筆錢將現有產品的投資翻了一倍,並減少了研發經費。樂器演奏者開始配合鼓點進行演奏,一切保持了平衡。

產品很重要,但要想真正取得成功,需要的是和產品相匹配的供應鏈、銷售團隊。任何業務中成功的關鍵都是如何將組織的各部分成功地結合在一起。 如果任其發展,每個部門最終都將基於自我保護而不是共同目標來做出決定。

這些獨立的實體必須在一個共同的目標、一種特別的使命和一種痴迷的保護傘下匯聚。他們在同樣的鼓點中進行演奏,最終讓蘋果成為有史以來最偉大的樂隊。

從早期開始,音樂就在我們的DNA中。幾乎每個在蘋果工作的人都有音樂背景。從我們的銷售團隊到市場行銷,音樂充斥了整個公司,所以我們的第一個改變遊戲規則的產品是iPod,然後是iTunes,這有什麼奇怪的嗎?

我們依靠恰當的歌詞、節奏、沒完沒了的排練,以及為一位賈伯斯先生的作品編曲,向我們的用戶施了魔法。還記得那些標誌性的原色iTunes電視廣告嗎?

我想要傳達的是,蘋果是一種感覺,沒有什麼比音樂更能表達這種感覺了。

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Apple #賈伯斯
往下滑看下一篇文章
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓