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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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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