好在哪裡?危險在哪裡?
好在哪裡?危險在哪裡?
2003.01.15 | 科技

研華科技董事長劉克振:
「讓專注的人,獲得最好的鼓勵!」

我一直都有讀財經書的習慣,來作為經營上的參考,像是彼得‧杜拉克、麥可‧波特的書我都會讀,但卻沒有像《A到A+》這樣打動我,因為它在我面臨困惑的時候,給了一個清楚的方向。
我本來以為像我這樣不喜歡向外發言或交際的人,不再適合當公司的決策者;看完後,才發現很多A+公司的經營者也是這樣的人,讓我多了不少信心。
我讀這本書的機緣,是起於公司的一位副總朱伯倫。有一天,他在我的桌上放了一篇剪下來的書評,文章就是介紹《從A到A+》,他在文章上做了一些簡單的筆記,告訴我公司應該這麼做。過了沒幾天,另外一個副總賴瓊珍,就直接把書拿給我,還把一些章節做了記號,她說裡面提到的很多觀點,就是研華那一陣子一直在思考的問題。

**心靈的感動

**
不過我沒有馬上就買來看,而是等到一個多月,大概是去年9月底的時候,我到歐洲出差時,才在荷蘭往慕尼黑的火車上,把這本書讀完的,為什麼要在火車上讀?因為這樣才會定下心讀,才會有感覺。
這本書在我們公司形成的影響是,大家都讀過後,就會理解同樣的理論架構,形成某一種共同的語言,就很容易把公司的經營策略及作法確定下來,不只在內部有這樣的影響,這本書有很多語言譯本,所以我去拜訪客戶的時,也可以很快地找到共鳴點。
比如說我們在談公司目標、願景的時候,書裡面談到的「刺蝟三原則」,對我們就有很大的幫助,以前也有這樣類似的說法,但是並沒有把它變成這樣明確的原則架構性,舉例來說,vision(書中定義:對什麼事業充滿熱情)或是mission(書中定義:那些方面能達到世界頂尖水準)本來就存在的,但是作者所謂的「成長引擎」,正好點出了我們的盲點,一個公司如果已經有歷史的話,要訂出vision及mission並不困難,但對一個成熟的公司來講,「成長引擎」卻是重要的關鍵,研華過去的兩年,就在上面一直掙扎,我們內部針對這個關鍵也討論相當多次。
在早期網路泡沫經濟還沒發生前,大家都覺得企業的成長引擎是「科技」,看重的是一個比較短期的成果,隨著網路泡沫化的發生,很多事都要回到基本面,就像打高爾夫球一樣,看到球打出去的路徑,你以為動作對了,但事實上是錯的,而問題是出在「根本」。

**成長的挑戰

**照書中的說法,當這個部份清楚之後,就會有一波新的成長出現,研華今年就要邁入第20年,所以我才會對作者的觀點,這麼有感觸。
我自己覺得,在前面的15年算起來都是順利的,直到最近兩、三年,我開始感受到經營的壓力,在經營企業的前15年,比較少去想「成長」跟「賺錢」這兩件事,重視的是如何「專注」在事業本身,但是股票上市、網路的浪潮,使得我們多做了一些事,可能有點分心,這些年下來,我發現:當經營夠專注的時候,「成長」與「賺錢」自然會產生,所以我現在又回到早期的心態,但是用不同的格局看事情,我之所以最近會這麼大力地在公司推廣這本書,就是因為我覺得這本書扮演了一個提醒的角色:專注不是錯的。
經過討論之後,我們認為,「divide segment」(將原有事業組織及產品,依照功能屬性做更細緻的切分)是我們接下來的成長動力,以前做的是「e-platform」(泛指能符合e化功能的所有軟硬體產品服務)的產品,我們會覺得,產品就是賣愈大量愈好,讓銷售動作簡單化,比如說,以前我們經營美國市場,就交給一家代理商負責,這樣最簡單省事,也就是「少樣大量」的邏輯,現在看清楚之後,提出「divide segment」,重點是在區隔,我們體會到,工業電腦這個產業,就是應該區隔,做細微精耕的經營,所以我們調整了銷售組織的架構,讓分工更細,我們希望可以像星巴克(Starbucks)一樣,可以有很多很多家的分店,這樣經營起來雖然很麻煩,卻可以更貼近客戶,達到精耕市場的目的。
另外一個改變是,以前經營企業都是「因事擇人」,看了書中講的「right people on bus」(先找對人上車),我們將找人的思維改成「因人設事」,只要是好的人才,就先找進來,然後再依據專長,給他可以表現的空間,不應該是因為現在沒有這樣的職缺,而放掉一個好的人才,像我們把原本考試面談的應徵方式,改成讀書會的形式,觀察應徵者的反應及看事情的思路,而不是看他的學經歷而已。

**曾經滄海

**
大家會問,為什麼現在可以做,而以前沒辦法這樣做?我歸納出三點原因,第一個是因為股票上市後,股價都表現得不錯,特別是剛上市的那段期間,所以難免就會有一種高度成長的企圖心,覺得企業應該可以做更多的事,使得企業經營容易違背原來的經營核心。再來是因為網路的浪潮,大家都追求以科技為應用,忽略了企業最基本的原則,最後是說,這兩年來,產業由PC時代,變成一個「e-World」,產業典範出現了轉移,讓我們有機會重新調整腳步。
這本書很紅,很多人在看,但是我不認為適用所有企業,而且我也不覺得年輕人看得懂,因為書中談的是「永續成長」的議題,如果企業才剛剛成立幾年,求生存都來不及,對於成長不一定有深刻的體會,,再者年輕人沒有實際的管理企業經驗,看這本書只會看到一些概念,卻沒有辦法有心靈上的感動,正所謂「曾經滄海難為水」,沒有歷經上下起伏的人生滄桑,是體會不到書中談的境界。
對我個人而言,書中的「第五級領導人」解開了我的一個心結,我以前會覺得領導人就是必須到外面作秀,展現所謂的領袖魅力,可是我本身的個性又不是那種很會講話、善於社際的人,所以我內心一直有這樣的懷疑與掙扎,該不該讓賢給更有外顯魅力的人,可是看了書中談到,真正好的領導人要求是誠實與堅持專業,幫助我恢復信心,原來我可以不用勉強自己去做那些事。
回到根本,就可以找到力量。

**《數位時代》雙週總主筆詹偉雄:
「如果我是ㄅ或B,不是A……?」

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雖然「財經企管書」向來是美國出版業的顯學主流,但微軟總裁比爾‧蓋茲卻在多年前接受美國記者訪問時表示:他開公司的這二十多年來,從來沒看過一本財經企管書,他唯一擁有、時常翻閱、勉強算是此類書種的書,是一本1920年代美國通用汽車總裁史隆(Alfred P. Sloan)在1964年自撰出版的傳記--《我在通用的那些日子》(My Years with General Motors)。
蓋茲對企管書的鄙夷,其實未嘗不是現代「好學」企業經營者苦惱的另一面:書市中企管書這麼多,哪一本才是對我真正有用?一個生意人,總不能放下身邊大小的事業波折、天天讀書吧,尤其是大多數企管書充滿著「自我反噬」的吊詭--一段時間後,社會總證明這本書裡的金科玉律,要不完全錯誤,要不就忽視了「更重要」的金科玉律,有趣的是,這種弔詭還會反向推動更多的出版,使好學的經營者為之心靈癱瘓。所以蓋茲的「不讀書」,其實是有道理的。

**叫好又叫座

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對於寫企管書的人來說,像蓋茲這樣的大企業家對此類書種的漠視,則是他們亟欲掙脫的魔咒。1994年,史丹福大學商學研究所兩位教授柯林斯(James Collins)和薄樂斯(Jerry Porras)合著的《基業長青》(Built to Last),即是最出色的著作。兩位教授花了6年時間,選出18家高瞻遠矚公司和18家與之相對照的優秀、但卻不夠成功的競爭者,經由複雜的訪談和資料內容分析,比較同屬世界一流公司的它們,為何一邊「枝葉繁華茂盛」而另一邊則「斯人逐日憔悴」。最後他們得到的結論是:創意老闆堅持創業以來的企業價值,並形成「造鐘,而非報時」、「兼容並蓄」、「擁有核心意識型態」、「保存核心、刺激進步」四大特質的企業文化,決定了這36家企業的長青或凋零與否。這本書於美國出版後立刻引起話題並瘋狂大賣,但在台灣卻得等到台積電董事長張忠謀選為他在1998年交大EMBA班的上課教材,中文翻譯本才開始「銷售走『青』」(彼時離出版日已兩年之久)。
嚴謹的社會科學分析方法(有憑有據),加上白話淺顯的解說(流暢近人),間或配上動人心弦的企業家故事(有為者亦若是)、並且以「破解坊間所有企管書迷思」(真正有用)為號召,促成了《基業長青》的叫好又叫座。作者之一的柯林斯於是又在2年後號召了21位研究員,花費5年時間,用更龐大的社會科學分析方法,來找出「好(good)公司」和「偉大(great)公司」的差別,寫出了《從A到A+》(Good to Great)新書;有了前著作背書,《從A到A+》銷售可為一路長紅,中譯本也擺脫當年《基業長青》坐2年冷板凳球員的窘境,在今年冷峭書市獨走出A+的火辣曲線。

**你也可如此

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有了《基業長青》,為什麼還要寫《從A到A+》?柯林斯的說法是:《基業長青》是一本給創業家看的書,描述小人物老闆如何能在事業一開始就注入卓越的基因,並且還能堅持創業理念,又兼容並蓄地長成企業巨人。但是現在社會中卻有更多「創業已久、活得不錯、但稱不上卓越」的公司,這些公司的管理者無法從頭開始、面前又有一卡車的難題,他們該怎麼辦?柯林斯研究、撰寫《從A到A+》,就是企圖幫助「並非創業家的上進經營者」,怎麼一邊高速行駛汽車、卻又能成功地為這輛中古車換上全新輪胎,甚而重新烤漆、或改裝更高速的turbo引擎。
和《基業長青》一樣,柯林斯提出了極具說服力的解答。在他的分析中,有11家公司(包含Gillette、Philip Morris等)在他們平庸的企業生涯中,在某一個特定時間點上,因為掌握了「有紀律的員工」(第五級領導人+先找對人,再決定做什麼)、「有紀律的思考」(面對殘酷的現實+刺蝟原則)、「有紀律的行動」(強調紀律文化+以科技為加速器)--構成他所謂的「成長飛輪」(flywheel)--而在「公司股票市值」上,大幅超前他們的11位優秀同行(Warner Lambert、Reynolds等),也超前股市大盤指數報酬率達3倍以上。為了證明他的研究可以對所有美國企業都有效,柯林斯還請了兩位統計學教授來計算可能出現的抽樣誤差,證明《從A到A+》失誤的可能只有一千七百萬分之一。
《從A到A+》當然是一本精采的書,除了在「創新度」上天生地輸給了它的前作《基業長青》;要論文字的平易與生動,時時流露的「你也可如此」的激勵小故事,還有龐大的數據資料庫,它的紮實可一點都不輸給《基業長青》,更遑論書市中其它的平庸作品。此外,柯林斯也架構起一個極容易理解的「飛輪模型」(flywheel model),閱讀者很容易在腦海中留下深刻印象,一些A+公司CEO當年關鍵抉擇的緊張、魄力、果斷、堅持,也幫助這些深刻印象的烙印與記憶。
但做為一個財經企管書領域的讀者,「比爾蓋茲的弔詭」卻一直在我的腦海揮之不去;尤其是《從A到A+》的來勢如此洶洶,被當作一本「聖經」看待的時候。這樣的猶疑,並非暗示《從A到A+》並非一本好書,或並非一定無用;而是當我們對應一本「聖經」而採取「朝聖式」閱讀策略時,是否會反而脫離了你企業獨特而真實的處境,墮入「ㄅ學A」的陷阱之中,特別是柯林斯有意或無意仿效物理學家牛頓以來的科學實證傳統、堅持在複雜人類世界中找尋「一種定律」的企圖心,尤是讓人不安。

**選擇與判斷的膠著

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舉例而言,柯林斯提出的「刺蝟圓圈」三原則是《從A到A+》最有趣的實證發現,也最耐人尋味。在柯林斯團隊發現的11家從A到A+公司裡,它們恆常都在「你們對什麼事業充滿熱情?」、「你們的經濟引擎靠什麼來驅動?」、「你們在哪方面能達到世界水準?」三個思考中找尋交集,而這個交集也就構成了所謂「膽大包天的目標」,公司應該傾全力去完成這單一目標,以形成「刺蝟原則」(相比狐狸同時找多個目標,刺蝟只縮起自己,以防衛狐狸為單一目標),譬如富國銀行(Wells Fargo)在美國金融自由化後,放棄多種國際業務,專心選擇成為美國西部最好銀行,使得股價遙遙領先對手美國銀行。但問題是:企業管理團隊常對企業哪方面能達世界水準,往往莫衷一是;經濟引擎指標該選「每一交易的獲利率」或「每一員工的獲利率」,在渾沌不清的競爭態勢中也難以決定,總不能用「成者為王、敗者為寇」的後設分析來合理化一切吧;而在視衝突為文化禁忌的台灣企業中,這些「選擇與判斷的膠著」,往往正由一個大無畏的CEO來拍板定案(王永慶、張忠謀、郭台銘),而這又不陷入「飛輪」第一環「沒有找對人上車」的困局嗎?既然如上述三位CEO都只能做第四級領導人,那我們這些第二或第三等級的CEO,是不是來讀一本「B到A-」、「ㄅ-到ㄅ」的書,更來得妥當。
這樣的分析,其實是對一本「優異書寫」財經書的肯定,正因為它「書寫」得太細緻、太周全,我們卻反而容易揚棄了個人對企業經營周遭變化的敏感、困惑與詰疑,失掉了自我成長的機會;也會過度大膽忽視美國企業所在環境、文化脈絡和全世界各地的龐大差異。比爾蓋茲不讀財經書,或許是擔心太多的無用之物浪費他的時間,又何嘗不是深怕被一本「經典」奪走了他對世界該有的私人好奇、大一統了他生活中的瑣瑣碎碎;而這些沒有定論的、個人游擊式的「遭遇、分析、決斷」,恐怕才是企業變青、常青的奧秘,或者是經營企業的真正成就感所在。

**做一個「蓋茲style」的選擇

**
反過頭來看,做為一個現任的企管顧問公司經營者,柯林斯如何架構起他「規劃、執行、書寫」的創新財經書模式,巧妙在實證主義研究和通俗價值選擇(20世紀兩大蔚為風潮的知識傳統)間取得平衡,從而取得社會大眾和企業社群龐大的認同(理所當然也帶來數量頗豐的顧問生意),不也是我們在《從A到A+》一書裡獲得的另一項重大收穫。在我的看法裡,相較他的同行彼德斯(Tom Peters,《追求卓越》等書作者)與摩爾(Geoffrey Moore,《跨越鴻溝》、《龍捲風暴》等書作者),柯林斯明顯不喜歡變遷、科技、策略、組織再造等流行議題,反而鍾情經理人個人意志、情感、夢想等價值抉擇的面向,這可能是他個人特殊的關懷取向,但這文化決定論不也是一種較能「常青」的「顧問公司經營策略」嗎?畢竟管理學上的社會性議題多變,但人怎麼面對世界,做選擇的「人性糾葛」,卻是恆常不變的。柯林斯選擇自己做一個「造鐘,而非僅是報時間」的人性取向顧問公司老闆,實在有夠犀利。
有了這樣的後設閱讀,比爾蓋茲的選擇就更有意義了--讀一個「偉大」(或「狗熊」)企業家的傳記,看一家公司老闆怎麼「成就」(或「搞垮」)一家公司,把自己將心比心來揣測主角的徬徨與抉擇,然後自己來做一個「蓋茲style」的選擇,可能更具企業經營的樂趣吧……。
一本《從A到A+》能引發這麼多有趣的思索,你--如果不是創業者,怎麼能不快快買一本來讀呢?

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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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