業務不只是賣東西!面對企業客戶,如何透過「業務升級」提升新創團隊高度?
業務不只是賣東西!面對企業客戶,如何透過「業務升級」提升新創團隊高度?

最近與許多企業主討論到台灣人才的概況,發覺台灣除了軟體工程師正在被外商以及博弈產業瓜分之外,另外有一種人才,是台灣大多新創與企業非常缺乏的人才,那就是懂軟體思維又專精B2B的業務人員。為何這個角色如此重要呢?

因為在這個軟體的時代,許多產品變得相當「虛幻」,不如硬體產業或是零售產業賣的是實物,軟體產業賣的是Know how、專業工作者的時間,其實說穿了,跟會計、顧問產業逐漸變得類似,但唯獨最不一樣的特點,就是近幾年的軟體產業變化之快,開發或是管理的方法論改變之速,讓許多業務與企業根本追都追不上,而這也造成了為何這個產業這麼缺真正擁有Know How業務的原因。

B2B業務為何重要?

或許很多人腦袋出現問號,企業有B2B也有B2C的性質,為何不是缺做B2C的產品人,反而是缺B2B的業務?

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並非其他角色不重要,但銷售之於一家公司,就如同汽油與汽車的關係,電力與電腦的關係,零組件做得再好,沒有這些能源,一個機器就無法運作;而B2B正是許多企業真正的盈利核心。

或許你可能覺得如果我做電商,賣咖啡豆、賣牛奶,理論上應該跟B2B一點關係也沒有,但事實上,如果你仔細研究還沒有電子商務時代的銷售架構,為何有大中小盤商的存在,就是因為大盤商想要有些基本盤,所以去找中盤商來承攬貨物,而中盤商可以透過銷售技巧賺取差價,藉以得到一些利潤,所以中盤或小盤商成為分散風險的角色。

再回頭看看現在的電子商務,或許在過去5年的時間,由於社群與廣告的遊戲規則在網路產業還未成形,所以還有許多的流量紅利,透過網路廣告,可以達到相當不錯的成效,這時候大部分的電子商務或產品商會選擇直接接觸消費者。

然而,當網路廣告的費用逐漸提升,純網路的生意成本越來越高,電子商務不再是一條具有紅利的路時,生意終會回歸需要有些中盤商來做分銷的動作,而這時候,B2B的業務就會又回到企業的核心,但這回,分銷的廠商肯定不會像過去一樣,誰有錢就能做,相反的,許多做軟體產品,手上握有小眾流量的廠商,甚至是網紅,成為了中盤的角色,公司與公司的交流,在網路時代重新上演B2B的業務,將能為公司帶來獲利的基本盤,有的公司甚至是主力營收,可以想見的是,未來5年,在軟體產業逐漸再次成型的時代,這個角色將是很多公司成長的關鍵。

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小公司尋求「快速成長」

許多新創公司初期品牌知名度較低,難以讓許多企業看上眼,所以在小公司做B2B業務拓展,與在知名企業去談業務,其實很不同,之前我遇過很多從大公司出來的創業者,很容易在這邊卡關,原因很簡單,因為褪去了大企業的光環,新創公司的業務與執行,基本上是實際挽起袖子把手混進泥土裡去做事的,而這也成為許多新創企業之所以拓展業務不順暢的根本原因。

在新創公司談B2B業務,有個最大的困難點,就是大家容易陷入「功能比較」的迷思,基本上比較了解know how之後,會發覺真要找出自己到底有什麼獨特之處,恐怕還真的找不到,而進到企業中,卻又很容易被拿來做比較。

還記得之前看過Simon Sinek所提出的Golden Circle(黃金圈)理論裡面,提到凡事要從Why往外思考,說來容易做來卻十分難,因為進到許多企業內,大家只會從What看起,根據我過往談合作的經驗,大多只有老闆,才會對你的Why有所興趣,所以對新創來說,想辦法攻堅一個企業最好的方法,就是想辦法見到老闆,把你成立公司最核心的故事告訴他,再告訴他一個或許能用你的技能幫他開展新事業的方法,基本上成功的機率肯定多個20個百分點,肯定不為過。但最難的就是,大部分的新創,光要搞懂這樣的做事方法,恐怕都已經快沒時間了,畢竟對新創來說,時間與存活的可能性是一直在競爭的,更何況還要讓這業務的習性,變成一個大家都有的習慣,恐怕是難上加難。

大公司尋求「新業務開展」

對稍大一些的公司來說,B2B的業務不見得只是找新的客戶,有可能是造就一個新事業體,也有可能是找尋合作夥伴,總之B2B的業務基本上對大公司來說,就是一把利刃。而在我們觀察大部分大型企業的B2B業務之後,我們發覺,在既有的服務上,拓展B2B業務,是大部分公司還算擅長的,但如果要切換領域,基本上困境就會變得十分高,就如同很多硬體公司的業務,要開始轉往服務的時候,就容易因為習性的不同,用傳統的方法做新型態的業務,導致最後談判破局,也是常有的事。

現在大部分稍具規模的公司,都在思考怎麼讓服務變得更大,這也是為什麼前幾年CRM(客戶關係管理)的議題又開始變夯,近幾年談Marketing Technology(行銷科技)或是Customer Data Platform(客戶數據平台)也越來越多,說起來好像很複雜,但實際上概念很簡單。

簡單來說,就是用熟客來買不同的服務,創造新的收入。

舉個例子,假設有個客戶,定期會進貨買咖啡豆,代表他們可能每週都會有人固定喝咖啡,這時候公司推出新的甜點服務,就可以去問問這個客戶有沒有興趣在每週某天下午3點,訂購一些甜點,或許就有機會成功,這其實就是新業務開展的契機。

然而在大部分公司通常遇到兩個困境,其一是公司內部數據散落各地,要能收斂客戶名單,是困難的,其二則是許多業務都要等甜點的Menu做出來,甚至有一兩個成功案例成功後,才有辦法推動,大部分業務很難無中生有,但做出來後與實際想像可能有落差,就會陷入比較功能的迷思,其實單就這點,就跟前述的新創公司業務問題是很接近的,而這個問題,一樣是因為B2B業務不夠純熟的原因。

除了談判,業務更要想像力,甚至要懂信念

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好的業務不只是賣產品,還懂得讓人想像,並能說出信念,才能真正打動人心。
圖/ Dima Sidelnikov via shutterstock

講到這裡,或許很多人會覺得,B2B業務就好像是很會說,很會介紹東西,伶牙俐齒,還要跟人攀關係,然後一天到晚一直來騷擾你;各位朋友,如果你遇到上述狀況,那都只是最偏門的業務,基本上跟本篇講的概念,不是那麼有關聯性。

一個好的業務,應該是把你最需要的東西,在你需要的時候,整盤端到你的眼前,但講到軟體,妙的是大多人都是看著別人的服務,來思考自己該有什麼,所以以前最常遇到別人問我,做一個Uber要多少錢,做一個facebook要多少錢之類的問題,或許你會覺得這麼低等的問題,應該是很不入流的公司問出來的,但現實的答案是:其實甚至公司規模不小的老闆也問過類似的問題。

談軟體、談服務,最困難的是,我們賣的是虛的東西,所以讓人能「想像」變得相對重要,要讓別人能想像,自己就要先有想像力;再者,問到你跟別人有什麼差別,絕對不能講我們有什麼功能別人沒有,要講的是,我們相信跟你合作的互相信任,才是我們最重要的資產。

業務如果是公司的汽油,那油的品質便十分重要,談得好,與客戶建立起良好的關係,自然就會每年有固定的營收,而這些穩定收入,也才是一個企業得以成長的關鍵。

這一切絕對不會是因為你的公司比別人厲害,相對的,這世界或許有許多大公司技術能力很強,但這世界還是存在各種形形色色的公司,他們不是最厲害,但也在市場上賺不少錢,所以談業務時,絕對要想清楚「我們為何存在」。

信念,永遠比功能更重要。

業務之後,便是管理

當汽油加入,機器便開始運轉,業務帶進來,管理便發揮重要意義,關於管理,讓我暫且賣個關子,下回分曉。

責任編輯:陳建鈞

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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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