1個典範同仁的IBM人生
1個典範同仁的IBM人生
2002.01.01 |

由2000年起,台灣IBM每年都會選出名為「Role Model」的典範同仁。那年當選名單中有一位笑容可掬的女生,所有IBM員工都笑稱她是電視節目女主持人的翻版。
別看她清秀佳人模樣,她可是拼勁十足的銷售高手。薛淑菁,一個「中古IBM」人,59年次的她,已經在IBM工作超過10年。在這10年中,她換過IBM無數的職務跑道,從她身上你可以看見IBM的轉變與實力。
「若非一念之差,我可能唸政戰學校新聞系,也許可能成為你們的同業,」薛淑菁這麼說。因為父親是職業軍人的關係,所以她從小立志當軍人,但是周遭的人並不贊成,所以決定唸一般大學,考上輔大資管系就讀。她記得大三下有一門課必須採訪一家公司的團隊,她印象中IBM是家優秀的企業,當下決定採訪它,沒想到IBM居然答應了,「採訪過後更覺得這是家好公司,心裡暗想,畢業後有機會一定要進IBM。」採訪哪些內容現在已不復記憶,但她卻因此機緣,成了當年IBM少數的女同仁。
薛淑菁回憶初到IBM,就像現在回頭看10幾年前的連續劇一樣,真是尷尬,「上班的第一天真是糗死了,我穿了一條過膝的褲裙。老闆很婉轉告訴我說:要多看看別人的穿著,」她指出:這讓她警覺到IBM人對外代表公司形象,要求穿著的正式體面。的確,當年大部份人對於IBM員工的印象都是:筆挺深藍西裝皮鞋,一副中產階級和不可一世。

**打從心底和客戶站在一線

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現在IBM人不再講究如此正式的穿著,有時還刻意穿上與客戶雷同的裝扮。薛淑菁第一次去拜訪遊戲橘子(到2001年底已購買99部IBM大型伺服器),只是一般Office Lady的裝扮,客戶卻把她當外星人看,所以她再次去拜訪時,刻意裝扮的和遊戲橘子同事一樣,縮短彼此距離,體驗連線遊戲的魅力。
IBM的改變不只換了衣妝,也開始推動員工輪調,再也沒有一個IBM人可以像公務員一樣,養老終身。「滾石不生苔,」薛淑菁說,1993年之後的IBM有計畫的對員工進行再教育,轉調部門、工作內容頓成家常便飯,一般每隔2、3年,就會以員工個人意願與表現績效,來個大風吹的遊戲,薛淑菁現在的頭銜是企業主機暨週邊系統事業群業務經理,可是她一開始是在業務部擔任助理,一心想做業務的薛淑菁在主管建議下,1993年接受公司再教育與訓練,換到IBM.Com部門做電話行銷;然後1995年到以中小企業為主的工商事業群,開始業務的生涯;2001年轉到企業主機暨週邊系統事業群。「我換過的部門與工作內容,10根手指也數不完,」她笑著說。
IBM強大的技術傳統,能夠給每一個人員深耕式的訓練,這是薛淑菁覺得最有成長收穫的一環。一開始她是業務的門外漢,因此必須先上IBM企業內的solution school、business school、sales school等等課程,上課地點不只在台灣,香港、北京和新加坡也都有課程;她初次擔任主管時,也必須上中階主管管理課程,例如professional、manager、leadership等,「IBM training是最值得對人誇口的事,」她指出。

**強烈的不服輸性格

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能在大改革後的IBM組織內成長,強韌的抗壓力是必要條件。薛淑菁覺得做業務最重要的是意志力,只有意志堅定、目標明確才能爭取顧客的訂單,她覺得自己是個很有discipline(原則紀律)的人,當年考軍校因為近視無法通過體檢,她為了通過視力檢查,從早到晚共排隊了8次做檢查,第8次才合格。「工作上,就是只要顧客還沒決定向哪一家買產品,我一定爭取到最後一刻,」她回想自己能成為典範同仁的主因,還是強烈不服輸的性格。
1993年IBM面臨危機,總公司獲利很不理想,「就像敗選後的國民黨,整個士氣都很低落,」薛淑菁回憶道:那時總經理沈安石為了鼓勵大家,公司內部流行一句標語「大家作夥來打拼」,而且沈安石也創了一個「英雄鼓」的獎勵方式,只要有人談妥生意,他就在公司大廳擊鼓,昭告天下。「包括我在內,很多人都受到感動與鼓舞,」她自己暗自立誓,有一天也要上台擊鼓。這樣的激勵方式,讓台灣IBM同仁彷彿打了強心針,每個人都生龍活虎起來,每天都加班到很晚,「不是故意要每天睡一個小時和蕭薔媲美,而是不知不覺就工作到了深夜。」
10年走來,薛淑菁對IBM由當年的自以為是轉向到今天的「以客為尊」感同身受。她常對部門員工提出忠告:「你要當自己是客戶,當你想到了IBM用什麼方式與你互動才最合適,你才有可能真正爭取到客戶。」平常她的家裡訂了好幾本雜誌,其中一半是用來增加知識的;另一半則是用來增加與人溝通話題的,薛淑菁坦承不希望一接觸客戶就「談產品」或「賣弄知識」;「會先閒話家常,等有一些互信再來談後續,做業務也是一種『搏感情』的工作,」她這麼認為。
IBM是個擁有眾多產品的公司,一個部門就足以開一家大型公司。薛淑菁覺得自己尚未成功,只是達成作業務人的使命,未來她希望繼續「攻進」到其他部門多學習。由當年女同事的零落稀疏,到今日IBM已有1/3事業群總經理是女性的兵團,IBM和整個時代,真的都變了!

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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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