轉型3連轟,錢潮飆上兄弟象
轉型3連轟,錢潮飆上兄弟象
2003.09.01 | 科技

職棒熱潮回來了嗎?光是爆滿的球場、大大小小的自製加油標語、整齊畫一的啦啦棒敲擊聲,或許還不足以說服你職棒已走出簽賭案陰霾,但是看到兄弟象球員的裝扮,應該能給你一些啟發:帽子上貼著復興航空和悅氏Buddy水飲料,球衣左胸是中華汽車,右胸被五洲製藥佔領,還有手臂上的1111人力銀行。
兄弟象為了配合廣告廠商擬定預算時間,提前在8月底舉辦的2005年招商大會上,業務部資深經理黃瑛坡向百餘家與會廠商宣布,「明年還會多出兩個肩膀、左腹部和背號上方這4個位置可以貼。」

**明星轉型
三劍客+鐵三角;老球迷看球,新球迷看人

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廣告主對兄弟象的偏愛其來有自,職棒14年開打至今,一共有8場售票破萬的球賽,每一場兄弟象都沒缺席,再加上3月到6月的電視轉播平均收視率達1.099,黃瑛坡分析,這個數字遠超過一般體育節目0.3的收視率。
「兄弟象的球迷從業餘時代就開始累積,」棒球迷馬勒觀察,兄弟陣中不止有李居明、王光輝等老字號棒球明星,教練曾紀恩更帶領著「苦練決勝負,品德定優劣」的球風。而這兩年不止老球迷回籠,球場上還出現了新興的年輕球迷。
兄弟象活動推廣部經理汪旭光表示,以往兄弟象大多數的球迷屬於中年男性,現在卻多出一群18到25歲的年輕學生,而且男女比例變得差不多,「還有學生問我,球打出去以後一定要向右邊跑嗎?」汪旭光笑著說。
由兄弟象商品部負責開發的周邊商品,也對應球迷結構的轉變做了調整。「以前黃色T-shirt印上兄弟兩個字就能賣,現在根本不會有人願意穿出門,」汪旭光指著以前的商品說。現在兄弟象出的T-shirt已經不再堅持黃底黑字,除了藍底黃字的樣式外,也開始有白底印上卡通素描大象圖案的加油衫,還製作了手機吊飾和印上球員背號的護腕,在兄弟象出賽的球場擺攤位販賣。到今年7月為止,兄弟象打了近70場球賽,周邊商品也締造了2000萬元的業績。
這群新球迷共有的特色,是被明星球員吸引來到球場,形成「老球迷看球,新球迷看人」的現象,對職棒球團來說,如何塑造明星球員成了新的課題。
兄弟象力捧中心打者三棒陳致遠、四棒彭政閔、五棒蔡豐安成為「黃金三劍客」,陸續透過廣告代言在大眾媒體上曝光,例如Nokia在5月為三劍客推出的專屬手機,限量1200支30天就賣個精光,9月還會有三劍客悠遊卡和手機預付卡。打擊好手三劍客的名號響亮之後,兄弟象推出的下一個組合是「鑽石鐵三角」,把二壘手馮聖賢、三壘手陳懷山、游擊手陳瑞振組成防禦明星,初期先安排出席公益活動,再尋求廣告代言機會。 
就連球迷形成的社群,現在也以支持兄弟象陣中個別球員的方式出現。以往兄弟象活動推廣部會運作「大象會」,是象迷共同的組織,「當時推廣部還有一個人專門負責輸入球迷資料,」汪旭光歪著頭回憶,現在推廣部從全盛時期的7人縮編至3人,球迷也因為支持個別球員,自然形成球員後援會,成為兄弟象豐厚的社群資源。
例如三劍客之一的蔡豐安後援會,就被邀請出席手機代言的記者會,後援會的兩個小女生banjo和文欣解釋,她們是在球場上因為同樣支持蔡豐安認識的,還會打聽球隊練球時間,去幫喜愛的球員加油打氣。正式的後援會成立後,全台灣有200多個蔡豐安迷加入,他們會相約一同製作海報標語,協調每一場比賽都要有後援會成員到場觀戰加油,「等一下還要一起去唱歌,」已經成為好朋友的banjo和文欣笑著說,至於三劍客代言的商品,她們說只要實用的就會想買。
在球場上養一群明星球員迷也有隱憂,《Hit職棒迷》(6月試刊以來,零售成績都超過3萬本,決定於9月正式創刊)執行編輯許詠翔分析,「許多明星球員很怕被貼標籤,說他是靠臉吃飯,」球員需要在球技方面被認同。汪旭光也觀察到這個現象,資深球迷會適時激勵表現不好的球員,提醒場上球員注意力要集中一些,年輕球迷卻一面倒地給予加油支持。對於這群消費力強的新興球迷,汪旭光希望透過看球賽時的指導,讓他們從看明星變成真正喜歡棒球。「我們在全省10個球場附近,都有一支30人的義工啦啦隊,」汪旭光表示,透過這些義工的帶領和解釋,應該能讓年輕球迷喜歡上為整個球隊加油的感覺。
今年職棒兩大聯盟整併後,從那魯灣到兄弟象的業務資深經理黃瑛坡,是轉化球迷資源成為廣告收入的靈魂人物,今年3000萬的業績還不夠看,他已經喊出明年4000萬的目標,也促使兄弟象打破各球隊聯合招商的默契,將在明年主場獨立招攬廣告看板,設置飛行汽船和大型充氣立瓶。日本職棒巨人隊經營了50年才轉虧為盈,兄弟象在第14年就宣稱開始賺錢,成功抓住球場上這群年輕消費力高的新面孔,絕對是關鍵。

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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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