三大共識:企業如何建立「產品管理」組織
三大共識:企業如何建立「產品管理」組織

筆者的朋友Jimmy任職於某科技業的產品經理,Jimmy不僅一次向我抱怨:「公司的PM真不是人幹的……位低無實權就算了,但卻要負全責」、「跟老板要人,總是要不到,公司找人,永遠是業務、研發優先」、「產品出問題,被K的永遠是我們」。Jimmy的心聲,相信也是多數產品經理的內心話,也隱約暴露出企業對於「產品管理(Product Management)」組織的窘見。

後疫時代,市場需求變化越來越快,競爭也越來越激烈,技術不斷更新換代、推陳出新,如何根據目標客戶不斷變化的需求提供不斷更新迭代的產品,將成為企業制勝的關鍵。筆者以為:要能達到上述的需求,就端賴於有效建立「產品管理」組織,隨時關注目標客戶,傾聽顧客聲音,並提供滿足市場需要的產品。

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若要滿足目標客戶不斷變化的需求,提供不斷更新迭代的產品,就需要隨時關注目標客戶,傾聽顧客聲音。
圖/ Pressmaster via shutterstock

「產品管理」的優勢

要知道企業之所以採行「產品管理」制度,其目的就是期望在產品生命週期期間,針對公司各產品、產品線或產品組合能達成商業最佳化。

一般來說,企業採行「產品管理」組織有以下四項優點:

第一,產品經理可以統整所負責產品的市場行銷策略;

第二,產品經理可以及時反映該產品在市場上所出現的問題;

第三,每個產品(線)都會有對應的產品經理(責任制),權責劃分明確;

第四,產品經理是未來高層主管的儲備人選,因為產品管理涉及到企業業務經營(產銷人發財)的所有方面。

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因為產品管理涉及到企業業務經營(產銷人發財)的所有方面,所以產品經理是未來高層主管的儲備人選。
圖/ WIN12_ET via Shutterstock

如何建立「產品管理」組織

那麼,企業該如何建立「產品管理」組織呢?筆者以為,建立之初,必須具備以下三大共識:

1.「產品管理」的組織結構必須是公司的高層團隊(如:事業單位)之一,換個方式來說,也就是高層主管必須具有「產品管理」的觀念,有這樣的觀念不僅可以協助公司新產品策略與核心願景能保持一致性(alignment),同時也能在新產品開發及上市期間,幫助公司建立新產品團隊所需要的成員。

不過,筆者卻觀察到多數公司經常是隨意指派一位資歷較淺、經驗稍差的產品經理來負責新產品的「投石問路」,因為能不能有產出,沒有辦法馬上得知,只好以最少的投資來進行。這樣比喻或許大家不明白,說的更直白一些就是:又要馬兒好,又要馬兒不吃草。依筆者之見,這樣的新產品(新事業)是很難成功的。

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圖/ jehsomwang via Shutterstock

2.「產品管理」的人力必須隨著企業成長同時,等比例增加,而非僅是增加業務、行銷、研發人手。話雖如此,但多數公司的心態卻是:嘴上喊公司是採取「產品管理」制度,但在業務成長之時,卻忽略了產品經理的重要性。

另外,筆者也觀察到:負責新產品開發與市場行銷的產品經理經常是同一個人,這樣的情況往往會出現「顧此失彼」、「挖東牆補西牆」的現象,結果當然就是「PM的錯」!

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圖/ Shutterstock

3.「產品管理」的組織必須是能融合不同專業人才的團隊,而非僅僅依靠一個通才的產品經理。筆者在課間都會舉出時下企業所需要的產品經理之條件(Job Description),其目的有二:第一,凸顯出產品經理對企業的重要性;第二,既然公司需要如此重要的人才,但為何坊間卻沒有適切的教育訓練課程來協助“如何成為產品經理”呢?

有人開玩笑的說:「產品經理就像是打雜的!」,雖然有些戲謔,但多數公司對產品經理的要求,說的誇張點,就是十八般武藝得樣樣精通。所以筆者常對學員說,產品經理是未來高層主管的儲備搖籃,當然也是新創公司CEO的不二人選。

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圖/ shutterstock

結語

對企業來說,「產品管理」的真正意義並不是在管理一個產品,而是在管理這個產品可以解決的問題。而產品經理則是落實「產品管理」制度的靈魂人物,除了促進跨功能團隊合作之外,還必須在有限時間及資源內達成新產品上市的最終目標。當然,前提是必須得到公司高層及利害關係人的授權與支持。

您的公司準備好採行「產品管理」組織了嗎?

責任編輯:郭昱彣

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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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