道歉也有公式可學?他教會Uber如何應對失誤,簡單一招比千百句對不起更有效
道歉也有公式可學?他教會Uber如何應對失誤,簡單一招比千百句對不起更有效

里斯特的實驗證明: 人都是現實的,千萬句道歉,都比不上一張折價券

如果你剛剛跟另一半大吵一架,現在正煩惱著該如何道歉,那麼有「教會Uber道歉的男人」封號的芝加哥大學經濟學教授里斯特(John August List)找出的最佳道歉法,或許就是你正在尋找的解答。

John August List
芝加哥大學經濟學教授里斯特
圖/ 維基百科

2017年的某個早晨,里斯特叫了一台Uber,準備前往芝加哥市中心參加一場會議。沒想到,Uber的APP陰錯陽差地帶了司機繞了一大圈,最後又走上往里斯特家方向的路,讓里斯特當天的行程大受影響。

更讓里斯特生氣的是,當時的Uber對此一聲不吭,連一封道歉信都沒寄。

Uber該如應對「出錯」?

當天晚上,身為Uber首席經濟學家的里斯特立刻打電話給當時的Uber執行長卡拉尼克(Travis Kalanick),劈頭直說:「這趟旅程爛透了,我再也不會用你的APP了。而且最糟糕的是,我連一句道歉都沒收到。」

讓里斯特發洩完後,卡拉尼克則說:「我想知道的是,發生這種狀況時,Uber該怎麼辦?」

Uber該怎麼做才能在一次糟糕的乘車體驗後,依然留住乘客的心?

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圖/ Shutterstock

從Uber的內部數據來看,實際抵達時間比預定抵達時間慢5分鐘以上的顧客,他們的未來花費平均會減少5%-10%。換句話說,如果能找出一個足以挽回乘客的道歉方案,Uber每年就有機會多賺好幾百萬美元回來。

找到一個挽回乘客的道歉方式 」成為里斯特的首要研究目標。

里斯特將焦點鎖定在比預估時間晚10–15分鐘抵達目的地的乘客身上。首先,里斯特的團隊擬定了4種道歉內容。每當需要寄送道歉信時,系統會先隨機選擇一種道歉內容,再隨機選擇是否附上一組5美元(折台幣約146元)折扣碼,讓乘客們下次使用。

至於Uber的道歉是否有用,則由該名乘客往後一段時間內的消費金額增減來判斷。

4種道歉內容的主旨大致如下:

  1. 不道歉

  2. 基本型道歉(Basic apology):糟糕,您的乘車時間比我們預計的還長……

  3. 陳述事實型道歉(Status apology):Uber意識到我們的預測並不準確……

  4. 附帶承諾型道歉(Commitment apology):Uber正努力改善,以便未來提供更準確的預計抵達時間……

研究過約150萬名的Uber乘客後,里斯特的團隊發現收到5美元折扣碼的乘客,接下來幾個月內的Uber花費會增加;而僅收到道歉、沒有折扣碼的乘客,往後幾個月的Uber花費會減少。

研究團隊表示,「我們最主要的發現,就是道歉本身並不能恢復企業的信譽,一組未來可供使用的折扣碼才能。」

千百句道歉比不上一組折扣碼,企業必須承擔的損失

對於這項研究,里斯特教授說道:「當企業要道歉時,關鍵是企業必須讓顧客知道『 企業為此付出真實代價 』。」

里斯特表示,若是在更廣泛、更普遍的道歉情境中,提出道歉的人承受的未必會是金錢上的損失,有時甚至會以名譽的損失呈現。

然而,「附上折扣碼」並不是百戰百勝的道歉方式。如果出現第二、第三次延誤,「附上折扣碼」反而會減少乘客的未來消費。原因在於,顧客們通常會期待每次道歉之後,Uber應該有所進步,當同樣事件再度發生,也就表示乘客的期待落空,其花費自然會隨之減少。

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圖/ Antonio Guillem via shutterstock

社會學家眼中的最佳道歉公式

這項研究也獲得美國羅格斯大學(Rutgers University)的社會學家克魯洛(Karen Cerulo)的認可,她說道:「人們在乎的是道歉者的後悔及其付出的代價,道歉的原因、方式反倒沒那麼重要。」

「終於有人找出可以應用的道歉公式:找出誰是受害者、表現出後悔之意,承擔責任並在合理範圍內補償對方。」

責任編輯:文潔琳
本文授權轉載自:地球圖輯隊

關鍵字: #Uber
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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。

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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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