數位學習商機大爆發!使用者體驗成差異化關鍵
數位學習商機大爆發!使用者體驗成差異化關鍵

受疫情影響,實體教學的參與度降低,許多線下教育業者被迫轉型,無論是學生還是成人,學習方式從以往到學校、補習班,逐漸轉往線上平台。

回顧線上學習的歷史,在2003年SARS肆虐時,就曾帶動台灣第一波線上學習的風潮,成就了許多線上家教的業者。到了2008年可汗學院成立,則開啟了MOOCs(大規模開放式線上課程,意指透過網路開放課程,給線上使用者參與學習)的風潮;Coursera吸引了全球許多頂尖大學在線上開課,Udemy則是鼓勵了許多專業人士網路開課。

如今過了10年,隨著科技演進,從大學專業課程到各類型技能、才藝都可以輕鬆在網路上學習。線上學習內容已經十分成熟,但是通常僅扮演輔助與補充學習的陪襯角色,占整體教育產業的產值比例仍然偏低。線上學習平台該如何利用這次機會成為使用者心中的「主菜」,並在疫情過後讓更多用戶留下?「提升使用者體驗」與「創造差異化服務」就是關鍵。

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在疫情的催化之下,線上學習平台也跟著愈來愈火紅了。
圖/ 攝影師:Karolina Grabowska,連結:Pexels

個人化、遊戲化、社群化,善用數據強化互動感

目前,線上學習雖然還無法像實體教學般藉由面對面產生強烈的互動感,但拜線上會議軟體技術進步之賜,線上會談也能做到許多眼神接觸,速度也順暢許多。平台若能善用技術在線上課程中創造更好的互動臨場感,就會更有優勢。另外,由於直播技術的成熟,也有愈來愈多的老師透過直播增加與學生的互動。

以語言教育服務為例,以往的線上學習方式,常是複製補習班模式,靠老師個人的能力與魅力開大講堂式的課程。但在現在用戶期待的是更多互動與個人服務,平台可以利用社群媒體做溝通、打造App讓用戶隨時隨地可以學習,以及追蹤詳細學習紀錄與提供個人學習建議等,以此提升學習效果。其實這也是線上服務的優勢,將用戶的互動內容及學習歷程全面數據化,進而做到更貼心的個人化的學習

遊戲化與社群化則是另外一個趨勢與經營重點。實體場域能藉著群體行動產生約束性,其實在線上也有機會透過遊戲化的規則達到類似的效果。例如每日給予一個任務讓用戶一起去完成、鼓勵社群的互相幫助與經驗分享,如此一來也能藉著群體的力量增加用戶的互動與回訪意願。

給線上學習平台的建議:優化既有功能,發展強項

找出產品強項、持續創造差異

每個平台都有擅長的項目能幫助用戶提升某種能力,平台要脫穎而出,必須將自己擅長的項目極大化,建立不被取代的優勢地位、建立口碑,才能爭取到更多用戶。

深耕既有功能、優化使用者體驗

在競爭激烈、擁擠的市場,平台除了想盡辦法找出差異化的地方,更需要持續優化基本功能。 而使用者體驗尤其重要,用戶通常只花五分鐘就決定線上體驗的喜好程度,因此善用使用使用者研究及訪談,對於優化既有功能是有幫助的。

制定計畫培養用戶黏著度,善用大數據搭配獎勵機制

平台應定義、定位出需要產品的目標用戶,篩選出主要客群,提供適合教材,並從使用軌跡與上課頻率等資訊,設計獎勵機制,幫助客戶養成使用習慣,培養黏著度。

隨著科技與知識的普及,線上學習平台以及線上講師都大量增加,未來教育科技產品勢必走向更專精、更全面的服務、內容也更差異化,才能滿足特定目標客群的需求。

責任編輯:陳建鈞

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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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