e化沒什麼了不起, 了不起是他背後的精神
e化沒什麼了不起, 了不起是他背後的精神
2001.08.01 | 人物

e化要成功,領導者的決心很重要。1967年台塑電腦化,就是董事長王永慶強調一定要電腦化,有他的強力支持才能順利推動。就我所知,有些公司很尊重各個分公司的領導者,只要有一個領導者意見不合,就很難推動了。我們企業比較強勢,不過集權有它的好處,理念比較容易落實。
早期,台塑電腦化是分散到各分公司去做,後來決定集中總管理處時,也是有一些公司反彈說,我們自己也可以做,不需要總管理處來做,這種心態是有的,可是在董事長一聲號令說要集中各分公司的程式撰寫和制度設計,就全部掌握在總管理處。由於採取強制的作法,電腦化才能夠成功。
除了決心,領導者的認知和理念也很重要。你不要看董事長年紀那麼大,他可是非常先進的;1967年就是他說要開始電腦化的,用衛星傳圖也是他說的,我記得1998年時,我們都是用撥接上網傳圖,可是很慢,下載30頁,大概就是半個小時,董事長就說怎麼不試試衛星?我們那時候還想說怎麼可能,還質疑他,沒想到被他講中,後來找TVBS租借衛星,就成了。所以很多事情不要說不可能,不要怕人家笑你是瘋子。
台塑很重視管理合理化,這就是董事長的理念。從成立總管理處開始,董事長就一直強調,管理一定要追求合理化,這是台塑的中心理念。30多年來,追求管理合理化和制度最佳化,早已經融入到文化裡了,從上到下的觀念都是一貫的,所以台塑的人一看到一件事,就是想「有沒有辦法再簡化」;這已經是反射動作。大到用衛星,小到名片,都是如此。
以前名片到外面找人家印,100張100元,現在公司散布在全台灣,申請者直接鍵入電腦,由公設處處理,只要把姓名、職稱輸入電腦之後,這邊就直接批次列印,第二天就送到申請者那邊去。除了提高效率之外,成本也從100元降到30元。這已經是part of the culture了,我們看到每一件事情都是想能不能再合理化,能不能再電腦化。
什麼是管理合理化?就是如何把管理流程、所有制度精簡到最佳化。管理合理化之後,一定是想辦法納入電腦化,所以1967年台塑就已經陸續把管理納入電腦。現在外面所謂的ERP(企業資源規劃),在台塑早就已經做到環環相扣了。
e化沒有什麼了不起,了不起的是它背後的精神。如果管理沒有合理化,做e化是沒有用的。
就像我們跟廠商用Internet連起來了,我們都在想說一定要做到Just in Time,我今天傳送一個訂購單給你,我希望你明天就給我貨,可是只是e化,一條線連起來沒有用,我還是要背一個月、兩個月的庫存,因為你沒有辦法做到生產最佳化,單單台塑企業e化沒有用,我一定要協助下游廠商e化,他們內部管理也應該要做到電腦化,排程也要能夠最佳化,成本降到最低,用最少的人。
任何一個製造業都有所謂的6大機能,包括人事管理、生產管理、工程管理、資材管理、營業管理、財務管理。這6個機能一定不能片片斷斷做電腦化,很多公司讓各機能單獨去買套裝軟體,結果如何讓各機能環環相扣呢?
當然,除了領導者的決心和理念,還要有專責單位,來幫企業落實理念。你想想看,e化衝擊最大的是誰?一定是現場人員,因為他們會被節省掉,所以通常都很排斥。不過與其造成對立,倒不如讓他們參與檢討。
我們在這方面花了非常多的時間溝通跟洗腦,灌輸他們觀念,讓他們知道,哪裡可以節省,他們也可以找出來。我們的作法是,由我們當中心,結合現場人員,組成一個team,討論工作可不可以再簡化,可不可以再納入電腦化,這部份我們是用team work的方式,而不是用命令的方式,如果用命令的方式絕對行不通。
最近的財務合理化、會計合理化還有現場合理化,大家都很願意配合,因為他們已經接受這樣的理念。我們將多餘的人力安排到新擴建的廠區去,讓員工選擇要不要去,最後我們一個都沒有裁。
我想,針對各個企業都是如此,e化要成功,領導者的決心絕對是最關鍵的。

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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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