e化要看體質,用對藥方最重要
e化要看體質,用對藥方最重要
2002.08.01 | 人物

Q:對於企業e化這個大家討論很久的東西,現在企業最大的迷思在哪裡?
A:e化在台灣不是新觀念,現在大家都在談,但每個人對e化的期望都不同。在我看來,現在台灣最大的問題在各家企業體質不同,期望也當然要不一樣,期望要建立在實際的目標上,我比較建議e化時要「眼見為憑」。有時導入系統前,業務員只是用PowerPoint畫出幾張流程圖,畫了一個大餅,讓人充滿無限想像,等導入後卻發現落差很大。
e化是一條漸進的過程,針對本身的體質,一步一步進行。企業就好比一個人,一定會有一些病痛或症狀出現,e化對企業而言,就好比人生病時要吃藥打針一樣,藥量要視個人體質與症狀而定,不是別人吃什麼藥,我也就吃什麼藥,也不能一次就把藥下得太猛,先吃一點點,等身體的一些陣痛過去後,再慢慢加重劑量。

Q:ERP的導入,與企業本身營運的各個環節都有密不可分的關係,但現在企業的經營環境變化這麼快,有可能系統導入完畢,產業環境又變了,原來大費周章導入的系統又無法符合最新的產業需要,要如何解決這類的困境?
A:e化的推動,必然和現在的產業環境息息相關。由於過去那種新產品問世,帶來爆發性成長的情況現在大概很難出現,所以大家就只好從提高經營效率著手,那種回過頭來對e化重新的認知,是可以明顯感覺到。
現在比較回歸實務面,不像過去把e化當作秘密武器、競爭利器,現在則是視e化為基本動作。這樣的態度反而可以讓想法落實,就好像.com夢滅之後,反省後才發覺,那是一種工具,但當時大家把它當作一種全新的business model,這有點本末倒置。
e化是一段教育訓練勝於制度建立的過程。e化不是只有電腦化,按幾個按鍵就天下太平了,產業的business model是不斷改變的,而且是愈來愈快,所以今天建置的系統與制度,只是短期、隨時要update的,但藉由導入系統的過程,同時把員工的觀念提升起來,所以教育訓練的過程,重要性遠高過只是建立一套系統,因為系統會因應產業環境不斷被修改,但建立起員工及組織與時俱進的能力,才是一勞永逸的。

Q:聽起來這好像是必須要從上到下都要建立起這樣的共識,否則根本無法落實?
A:沒錯,不過最主要還是企業老闆的心態要適度調整,因為那是決定整個政策走向的關鍵,企業老闆得要想辦法,將導入e化的經驗吸收成自己的東西。將來要修改系統時,能自己做到一個比例的程度,比如說自己能做60%,除了眼前省下60%的成本以外,因為是真的針對本身的business model修正的,一定能更符合企業自身的需要,並且能自己創新,不用依賴consultant。
以前陣子我們協助光寶集團中的旭麗導入系統為例。旭麗主要是做台灣、中國及馬來西亞三地的生產線整合,第一階段是做台灣與馬來西亞的上線,第一階段上線完畢後,本來還編列一筆預算,找我們的consultant一起去中國導入這套系統,結果在第一階段的導入過程中,他們已經能夠完全了解建置的過程與方法,中國生產線就完全是他們自己的員工建置完畢,編的預算就完全省下來了。這是一個非常好的良性循環,雖然短期內導入系統的廠商可能少了一筆收入,但這樣的良性循環可以讓雙方有更長期穩固的合作關係,不會有系統運作後與實際營運的落差。
一個企業經營不外乎財務、後勤、製造等等,這些是永遠不變的,唯一變的是呈現型式,但是企業精神是長期累積起來的,精神通了,面對產業環境的變動,就比較能坦然面對。在企業的經營中,把時間拉長,自然而然就可以知道什麼是太陽、月亮、星星,哪些是不變的?哪些是跟著人家變的。這樣面對層出不窮的e化新工具,在選擇solution時,就不會盲目追逐科技,卻亂了自己本身的營運目標。

Q:與科技產業相比,傳統產業往往是屬於內需型的產業,相對在經營策略與接受e化的態度上,會有不同,這部份台灣傳統產業的情況如何?有看到哪些重要的問題?
A:e化是一種與世界接軌的方法與態度。因為現在大部份產品的市場都在全球,也沒必要刻意去區分傳統產業或高科技產業,當產業走上拼效率的時候,所有產業都是一樣的,都是在賺管理的錢。傳統產業走向高科技,也是著眼在效率,因為產業的速度太快,靠著獨到的眼光創造出的先行者優勢,已經無法維持太久,所有產業都會回歸到效率上的經營。
台灣傳統產業對e化的態度很積極,但我個人看到一些隱憂。過去,企業會從外面請一些產業顧問,但現在產業變化太快,很多本土的顧問,仍沿用過去「土法煉鋼」的模式,並且認為外人對產業不了解。他們常常會認為外商不了解台灣市場,但加入WTO後,台灣廠商的市場與對手,是來自全世界的。
這樣的問題在高科技還好,但傳統產業這種情況就滿嚴重的。他們有些是在產業中的龍頭廠商待過,然後出來當顧問,但觀念仍停留在原來的時空中,在同一個位置上太久了,見樹太久了,反而忘記整片林。

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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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