超級業務員,出列!!
超級業務員,出列!!
2002.09.01 |

活力、熱情仍然必備,勤奮、堅忍依舊重要,但是,應酬、掃街、退佣,昔日被奉為快速成交的銷售鐵律卻正在鏽蝕,取而代之的,是靠創意、專業打造出的黃金法則。
「你會不會喝酒?」20幾年前,現任博達華商廣告公司總裁凌來誠應徵廣告業務工作,主考官問的第一個問題。他第一次和客戶應酬,「才喝到第二杯酒,就完全掛掉了!」
優派集團總裁朱家良早年曾推銷事務機器,成交機率約1/40,因此,他的作法是:「一直碰釘子,碰完39個釘子,就有機會可以做到一個。」
還好,時代變了。敦陽科技董事長梁修宗在大學時代,看到HP的業務員到學校做售後服務,西裝筆挺,很專業的樣子,「我告訴自己,以後一定要當業務員。」
現在,「業務員」已經成為一個有專業形象的職業,連科技大亨郭台銘、林百里都經常被讚許為「超級業務員」。
有為者亦若是。立志成為「超級業務員」嗎?好消息是,從就業市場來看,業務工作的機會多,而且競爭對手少。根據104人力銀行的統計,目前每100個就業機會中,就有20個找業務人才,但每100個求職人口中,只有8個人願意做業務。
然而,壞消息是,現在業務工作愈來愈難做。銷售談判大師,羅傑道森(Roger Dawson)說:「銷售新世紀的趨勢之一是,你的買主知道得愈來愈多。」當買主的資訊愈充分,對品質的要求就愈高,想成交,當然難度也相對提高。
不止於此,市場上同類型商品還愈來愈多,產品外表、功能、價錢也都差異不大,買主的選擇增加,命中的機率也就相對降低。
遇到這兩個問題,傳統老業務人會搬出「業務鐵律」兩則:「再衝!再不然,便宜給他!」
但是橫衝亂撞,往往落得無功而返,降價求售,只怕連溫飽都難。從前的業務鐵律,正逐漸鏽蝕,在數位時代裡,「知識」型的新典範,才是業務的黃金法則。

**黃金法則1
創新思維─靠腦袋不靠嘴巴

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日本壽險界名人柴田和子,連續20年蟬聯日本壽險銷售冠軍,也是金氏世界記錄保持人,她分析:「成功業務員一定要有獨創性思考能力。」發揮個人創意,開創新市場的冒險頭腦,是新一代業務員的一項密技。擁有出色的業務能力,不再是靠嘴巴,而是靠頭腦。
ING安泰人壽的保險經紀人詹金寶,入行兩年半,就連續兩年擊敗2萬7000位同事,連莊個人業績冠軍。詹金寶善於觀察社會環境的變化,結合到產品銷售。例如這兩年利率走低,他將傳統型壽險改包裝成投資型產品來賣,他說:「如果說我和其他人有什麼不同,那就是:我會自己創造產品特色。」

**黃金法則2
如經營者般設計生意模式

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美商如新(Nu Skin)的直銷商羅振邦、林素霓夫婦,創造出每個月4000萬元營收的龐大組織,擁有22位藍鑽級下線(月收入30~50萬元)。他們為旗下的年輕下線設計一種毋須人脈就可完成的展業模式──問卷調查,「我們是傳銷界第一個用問卷做陌生開發,」在去年登上Nu Skin百萬美金名人榜(累積收入超過3000萬台幣)的羅振邦自豪地說。

**黃金法則3
廣而具差異化的資訊提供者

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創新可以找到新市場、新客戶,但要往深的扎根,靠的還是專業。創新思維像是找到一塊空地,空地上的建築工程則需要專業來建設。
TOYOTA國都豐田汽車的翁明鈴,30歲出頭,親切、有禮的女性,累積銷售數量居TOYOTA所有銷售員之冠。女生賣車,你可能會懷疑她懂不懂車,然而,她的專業讓同行的男性銷售員都佩服。「我相信自己比別人都更懂車,因為我不是翻翻汽車雜誌而已,而是親身去感受,」翁明鈴這樣說著。
她會為了了解不同車種的避震器去借車來體驗,駕駛座的感覺還不夠,再換到左前座、後座,再試試看轉彎、煞車。當顧客隨口問她:避震器好不好?翁明鈴可以回答出坐在每一座位的感覺,這是汽車雜誌上學不到的專業。

**黃金法則4
如顧問般解決顧客疑難雜症

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「現在,業務人員的角色愈來愈像顧問,」英國保誠投信業務企劃部協理陳紹蔚說,以基金業務來說,要完成銷售,不止要懂基金,還要研究各種不同的投資工具,然後建議客戶最適當的資金配置。
英國保誠投信的基金規模約1000億元,有700億是陳紹蔚的團隊完成的,「我很少跟客戶吃飯應酬,倒是下班後常要幫客戶代筆寫報告,」陳紹蔚笑著說,他在和客戶互動時,角色常常更像在做理財諮詢。
「業務員的專業知識要大於客戶,」104人力銀行總經理楊基寬分析,這些知識不是用來包裝自己的,「是要來解決客戶的問題,」如果不能解決客戶問題,還不用談到產品優劣,個人就已經出局了。

**黃金法則5
不只是賣產品的人 ,更是 整合資源的人

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「現在的銷售工作,環節、流程很複雜,專業的東西很多,」凌來誠在紙上畫了很多小圈圈,然後再畫一個大圈圈,抬頭說:「業務的專業,就是要能整合各個專業。」
翁明鈴平日勤於蒐集各種資料,當顧客上門時能呈現最客觀的參考資料,除此之外,每個星期有3、4天都固定要到保養廠,關心顧客車子的維修狀況之外,也和技工保持良好的關係。
她明白,必須要從提供販賣之前的充分資訊,整合到售後服務的資源,顧客才會買到一部好車。

**黃金法則6
100%顧客導向

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曾經擔任業務工作的楊基寬分析:「以前大部份做業務是hard sales(強迫推銷),只要有產品加上一些銷售技巧就行。」但現在,當買方市場來臨,強迫只會帶來反感,「必須完全從顧客需求出發。」
「以前你會常常聽到業務員說:不行!這是公司規定的,」凌來誠分析,「公司規定」的意思,就不是從顧客出發,「現在,當顧客有問題,即使再困難,業務員都必須說:好!我回去溝通。」
新典範的Top Sales,幾乎沒有人不奉行這個原則。美商如新的羅振邦與林素霓在擴展下線組織時,深知直銷的工作本質會帶來大量的挫折感,便營造一個團體激勵的組織環境。

**黃金法則7
小細節 大信任

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顧客為什麼選擇你的產品?如前所述,舌燦蓮花已經不管用,成交的原因,大半來自信任。
保誠投信的陳紹蔚賣基金有一個原則,當股市行情不好時,他會建議客戶要將資金分散到其他投資工具,雖然這樣短期內對他的業績是不利的,但卻保障了客戶資產。「不要竭澤而漁,」陳紹蔚強調。因為贏得客戶信任,入行8年,他和客戶都成為好朋友,雖然現在他已經不跑業務,這些朋友仍然是整個團隊的長期客戶。
「為客戶設想」,大家都懂的原則,但問題是,要怎麼做,才能讓顧客願意相信一個素不相識的人?「關鍵在於小細節,」翁明鈴賣的每一部車都是她爬進爬出,裡裡外外檢查到安心才交到客戶手上。
「用心有多深,感受就有多深,」凌來誠一字一字地強調。

**黃金法則8
培養團隊精神,為日後生涯鋪路

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還在搶同事的case、墊高自己的業績?不不不,這年頭單打獨鬥成不了業績英雄,你需要同事分享資訊與經驗,需要同事完成服務,遇到大案子,還得一起從同業手上搶過來,更重要的是,除非你只想短期打工,否則有一天你升任主管,你的團隊一定充滿內鬥和混亂。
業務工作的新典範,再也不是注重短期的爆發力,需要的是研究、佈局、經營,而凡此種種,需要的都是長期的累積。而無論是以前把酒言歡的交際,或是如今專業顧問般的解決顧客問題,從未改變的是,人和人相處的感覺。
「銷售是個性的延伸,賣的不只產品,是你自己,」楊基寬一語點破業務工作的核心。
還在怨懟公司產品不好、制度不好嗎?當然,你可以選擇換一家公司,但更重要的,可能是改變自己。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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