法拉利跑得快‧拓得廣‧賣得高
法拉利跑得快‧拓得廣‧賣得高
2004.03.15 | 科技

提到法拉利(Ferrari),相信就算是對車不甚熟稔的人,也都知道它是一輛性能卓越的跑車,幾十年多方面的經營發展下來,使得法拉利已經成了超級跑車的代名詞。

車子,經典傳奇訴說不完

1989年2月18號,法拉利車廠的創辦人恩佐‧法拉利(Enzo Ferrari)於義大利的摩德納(Modena)誕生,當他10歲時在波隆尼亞(Bologna)觀看了生平的第一場賽車後,似乎就注定了他日後跟賽車運動結下不解之緣。車手出身的恩佐在1929年組成了法拉利車隊(Scuderia Ferrari),正式以經營者的角色投入賽車運動,而他的車隊也在該年所參與的22場賽事之中奪得了8場冠軍,締造了非常出色的成績。
1940年,恩佐正式離開愛快羅密歐(Alfa Romeo)車廠,在他的故鄉摩德納成立了法拉利車廠,不過受到了二次大戰的影響,法拉利不但將總部移至瑪拉尼羅(Maranello)重建,也使得第一輛賽車——125 Sport在戰後的1946年才正式問世,不過,這些都沒有影響法拉利日後在賽場上的表現。
對汽車製造廠來說,要建立性能形象最好的方式,便是積極投入各項賽事並得到好成績。從1947年法拉利跑車參與第一場賽事開始到目前為止,法拉利車隊在全球各地贏了超過5000場以上,無疑是這個模式的最佳典範。
成功地建立起高性能的形象後,法拉利在市售車種的銷售上可說是無往不利,從1957年的250 GTO到2004年推出的最新車款——612 Scaglietti,只要是法拉利所推出的產品,幾乎就成了當時超級跑車的代名詞;當然,這些車款也不是虛有其表,以612 Scaglietti來說,其5700㏄的V12引擎,可輸出540hp/ 7,250rpm的最大馬力和60.0kgm/5,250rpm的最大扭力,0~100km/h可在4.2秒內完成,極速則可達到315km/h以上。如此出色的動力表現和絕美的外型設計,搭配移植自F1賽車科技的F1A的六速自手排系統,藉由方向盤後的換檔撥桿就可體驗F1般的操控感受,612 Scaglietti可說是新一代超跑的新指標。

牌子,異業結盟商機無限

不過,可別以為法拉利的躍馬標誌只代表一輛超級跑車,其他種類的商品只要鍍上躍馬標誌,一樣代表了其不凡的附加價值。
擁有一輛「紅鬃烈馬」,是許多愛車人士一輩子的夢想,不過其不斐的身價,卻讓一般人只能在媒體上或展示間裡一睹它的風采,無緣一親芳澤。法拉利的市售商品便抓住這種「情感轉移」的心理,創造出龐大的商機。
就和其他許多汽車品牌一樣,法拉利原廠也推出了精品,從模型、服飾到配件等幾乎一應俱全,這些精品的價位和其他同質商品比較起來雖然依舊偏高,不過卻不是遙不可及,因此也滿足了許多人的「法拉利夢」。除此之外,和其他非汽車業廠商結合所推出的商品,往往也在市場中形成風潮。
和法拉利一樣同為來自義大利的知名體育用品製造商——FILA,在2002年時,以當年法拉利F1車隊所使用的F2002參賽車為設計基礎,開發出了「Ferrari Replica法拉利車隊專用鞋」,除了在鞋眼部分特別壓印了F2002字樣之外,也依照F2002的車身比例,設計了鞋舌至鞋尖明顯較長的特殊外型;當然,鞋側則嵌入了法拉利經典的躍馬標誌,更凸顯出這雙鞋的不凡價值。此外,在復古風潮的席捲下,FILA以法拉利的經典賽車車款「Lucybelle II」為靈感開發出Trofeo賽車鞋款,1958到1961年該車款所使用的22車號、藍色的賽車貼飾等,都成了Trofeo這款鞋的外觀設計要素。

場子,行銷精準處處熱賣

除了FILA之外,與科技廠商推出限量產品,則是法拉利拓展品牌影響力的另一項作法。繼日本奧林帕斯(Olympus)推出限量版數位相機(Ferrari digital model 2003)後,國內的電腦大廠、也是法拉利F1車隊贊助商之一的宏碁電腦,也在去年底推出了「Ferrari 3000 LMi 專屬筆記型電腦」。在外觀上採用了法拉利的鮮紅色,正中間有acer的金屬名牌,右下角則鑲上了法拉利的躍馬標誌。雖然每台索價74900元左右,不過其眩目的外觀造型加上法拉利原廠的背書,推出後在歐洲大受歡迎,銷售成績當然是火紅得很。
在異業結盟的效益下,不但讓冠上Ferrari標誌的商品熱賣,也讓Ferrari跨足了其他領域,雙方都得到極大的效益;而以上幾個例子,相信只會是個開始,在如此精準的行銷訴求下,將來勢必會在更多的不同商品上見到Ferrari的躍馬標誌。

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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。

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