藍色巨人,甦醒在1993年……
藍色巨人,甦醒在1993年……
2000.02.01 | 科技

我們必須把焦點放在顧客身上,而不是公司內部的程序和爭辯上。」
上任的前幾周,葛斯納從資深主管、產品人員和財務分析家等各種來源蒐集公司的資訊。當財務分析家來訪時,他們很自然地想知道葛斯納是否計畫要拆解IBM,因為這是工作表上最熱門的新聞。但葛斯納那張撲克臉從不洩露半點消息。他反而會斥責那些只把焦點放在他所謂IBM「內部探測索」的記者:他們應該少管重建的事,而要多關切公司的表現。他老是被問到,對IBM有什麼樣的策略性願景?他總是模糊以對;他強調,他唯一的理想,就是讓IBM能夠持續獲利。

**大型主機該進博物館?

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山姆‧艾伯特從一九五九至一九八九年任職於IBM,在最近這幾年,他負責資訊科技產業分析和管理顧問。在他首度拜訪葛斯納時,艾伯特的位子被安排在兩個相連的情人座中,就在IBM最高執行長大辦公室的前方,葛斯納坐在情人座的另一端,面對著艾伯特。葛斯納急於知道,艾伯特是否認為IBM能夠維持一個強大的大型主機事業?他問艾伯特,IBM最強的大型主機電腦390系統,現在是否已逐漸沈寂,該送進博物館?艾伯特回答「不是」,大型主機事業的營收持續下滑,但人們不會把他們的大型主機丟到路邊。葛斯納接著對艾伯特說:「就我所讀到的資料,你從來不談我們的產品。你對IBM產品的看法如何?」艾伯特說,顧客關心的是解決方法,不在乎「讀取、接收或速度」。葛斯納笑了,他說他對顧客需求也有同樣的看法,解決方法才是顧客需要的。
在他上任的前幾周裡,信箱裡湧進幾千封的電子郵件。他並沒有特別鼓勵IBM人傳達他們的想法,他不需要這麼做,IBM的員工心裡早有許多想法。很多人給這位新老闆一些鼓勵的話,有些人會提出具體的建議:拆散公司、別拆散公司、買下這家或那家公司等。夾在這些忠告和意見之間的共同的建議,就是「快點行動」。IBM已經歷了太多的「調整」,不能再這樣下去。必須快速行動——現在就馬上行動,不能再慢了。
一九九三年第一季的數據顯示,IBM虧損二億八千五百萬美元,因為公司大型主機的營收持續下滑,而削減支出的成果於事無補。整體的營收跌了百分之七,只剩一百三十一億美元;僅是設備的業績就掉了百分之十九‧四,只剩五十七億美元。個人電腦事業在一九九二年估計虧損達十億美元,但第一季還有獲利。最好的消息是,IBM的服務業務成長率成長了令人激賞的百分之四十八,達十九億美元。

**IBM股票催人老

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當IBM在佛羅里達的坦帕舉行年度股東大會時,葛斯納才上任二十六天。因為還在蜜月期,葛斯納不必為IBM延續性的問題負責或受過,所以二千三百位與會人士沒有為難新任最高執行長。相反的,他們砲轟董事會,指責IBM現在的股價比起從前一年的夏天,已經跌了一半。
「IBM的股票不再是讓你養老,」手上持有一千股的股東比爾‧史坦納(Bill Steiner)說:「然而它們(股票)確實能催人老。」這番機智的幽默,讓全場爆出笑聲。葛斯納還是不願意談到明確的內容,他強調:「各位不能期待特效藥。」他只能承諾,會有新的嚴厲措施,這些措施一旦實施,就會帶來強烈效力。「我們將大膽無畏地採取行動,不會是偷偷摸摸地進行……我們盡一切可能,讓公司達到合理的規模,以適應我們所處的競爭業界……我希望趕快走出泥淖,這樣,我們就能對那些留下來的IBM人說:『你是團隊一分子,我們加油吧!』。」
他知道股東因IBM問題遭受多大的痛苦,「現在,身為董事長,我是其中一分子——我真心要做一些事情」。他接著提出為一九九三年所規畫的四個目標:
◆將IBM縮編至更有效率的規模;
◆研究出一套策略,並藉此策略弄清楚重點將放在哪一個事業上;
◆將決策權下放;
◆更關心IBM的顧客。
葛斯納到底要如何重新為IBM塑型?七月初,他終於稍稍為這個神秘問題揭開一點面紗。艾克斯所發起的優退計畫已經開始實施,預估約有五萬IBM人選擇接受裁員方案。

**開發員工忠誠度

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為了能在高層領導下的一千二百位IBM人中開發忠誠度,葛斯納想出了一套新的股票選擇權計畫,新計畫予許他們可以一個預先決定的固定價位購買股票,即使市場上的股價已經上漲;
根據新計畫,資深經理人可將他們原本每股執行價格為89至169美元的股票選擇權(現在因為股價下跌而變得一文不值),換成每股以47.88美元執行的新員工選擇權。他熱切地希望能留下員工,葛斯納對於新計畫談了一段話:
「競爭對手正在挖走我們那些極具才能的員工。我們都明白,有些公司手上還有本公司重要人員的名單。他們正逐一地被挖走。當IBM股價從某個高點掉到四十五元時,我還沒有到這裡,但我對股東的責任是讓股價止跌回升。我必須以處理當前的情形,我手上有的,卻是一群在這裡工作已經沒有任何好處的員工,因為他們的股價選擇權都石沈大海了。新的方案非常特別,我不知道哪兒有類似的作法。你不再是一比一的交易,平均上來說,你必須以二又二分之一的舊選擇權,交換一個新的選擇權。」IBM人必須以十個舊選擇權交換一個新的選擇權。新選擇權的執行程序與舊選擇權不同,員工必須待滿二年,才可以開始執行,工作滿四年,才可以完全轉換。
「換句話說,我在各位手腕上弄了付手銬,讓各位成為新團隊的一員,同時,股價必須從四月二十三日(九三年)的價位上漲百分之五○,並且停留在新價達三○天,才會轉換各位的選擇權。在各位開始轉換之前,股東必須先看到股價有明顯的上漲。」一九九三年夏天,路‧葛斯納已完成了對公司的觀察,準備展開重整IBM的大行動。電腦權威和大投資者一直試探葛斯納的做法,但始終無法解開這個謎。葛斯納的模糊說法,更加挑起他們的興趣。看來,似乎全世都在關注著葛斯納的故事,每個人都想一窺其改革的腳本。

**一窺葛斯納的改革腳本

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最後,葛斯納在七月底展開行動。IBM在七月二十七日宣布,將再裁減3萬5千個工作,希望這是全球裁員的最後一波行動。大部分的裁員都是在美國以外的工廠。當天早上十點,葛斯納透過內部視訊系統在現場廣播中宣布消息;一個小時後,他在紐約市舉行記者會,也同樣現場轉播給員工看。他讓員工先行得知新的嚴厲措施,此舉獲得極高的評價;在過去嚴謹的管理下,員工好像總是最後一個知道消息的人。葛斯納觀察到,「本公司員工過去幾年承受著難以想像的重擔。但我們必須將所經歷的這種緩慢酷刑拋在腦後」。在同一天發給員工的短箴中,他透露出對於這次決策執行的自豪:「我們過去幾年那種一點一點、一小塊一小塊地削減,並不公平,還讓公司更虛弱。因為那種作法會讓各位產生憂慮,也讓我們的顧客感到不確定。」葛斯納在極少曝光的個人信函中承認,這項行動「讓我整夜難以闔眼」。
從八六年的最高峰40萬6千人,IBM員工數到九三年一月已減至30萬1千人,預料在該年年底還要再裁員百分之二十五,成為二十五萬五千人,接著在一九九四年年底達到二十二萬五千人的目標。同時,在獲利方面IBM又發布了另一項壞消息:一九九三年第二季虧損竟達驚人的八十億美元,內含做為員工優退方案和辦公空間縮減所用的八十九億美元龐大重建金額,這是企業史上最大一筆財務費用。排除這些重建費用,IBM第二季的虧損是四千萬美元,營收是一百五十五億美元。九二年同一季,IBM發佈獲利是七億三千四百萬美元,營收是一百六十二億美元(資遣和相關的閉廠,導致九三年八十一億美元的虧損,這是IBM史上最鉅額的虧損)。

**IBM最不需要的是「願景」

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華爾街對於刪減支出的行動同聲喝采,然而,同一批財務專家也擔心,葛斯納沒辦法單靠削減支出來完成IBM的重建工作;他不只要想出如何削減支出(並因此增加收入),也要知道如何讓公司成長。所以,當天下午分析師與葛斯納會面時,他們追問更明確的答案,但是他葛斯納仍然不願意談到細節。記者會上,他聽起來積極、樂觀,並盡量不讓外界認為,他能光靠一個簡單方案就解決IBM所有問題。「大家總是在問,我何時為IBM提出一個願景?我想說的是,IBM最不需要的就是願景。IBM真正需要的是,每個事業都有非常堅定、高效……的策略。」
當時,葛斯納斷言IBM不需要什麼願景,惹惱了那些財務分析師,他們認為這家公司現在缺少的,正好就是一個明確的願景。當他們在尋找IBM已經由強而有力的領導者帶領的跡象時,葛斯納看起來卻優柔寡斷。
六周之後,葛斯納在九月十三日正式宣布他自四月上任以來最重要的公司政策——他決定讓IBM保持完整,否決前任執行長艾克斯將公司分成獨立事業的方案。他在致IBM員工的一封信中宣布這項決定。這個決定毫無疑問地是葛斯納在重建IBM時,最重要、也最具爭議性的一步。

**顧客至上,IBM次之

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許多IBM的觀察家確信,艾克斯終於走到正軌上,對IBM來說,如果主要業務是大型主機,加上大型主機較低的循環周期、較穩定的顧客層,則IBM以整體來行動,是非常合理的事;但現在是個人電腦掛帥的時代,電腦上架的銷售期只有數月,甚至幾周,業界生產的電腦產品眾多,競爭非常激烈,如果IBM的各個部門能獨立作戰,會更為合理。
在同一封信裡,葛斯納開始說明IBM重新強調顧客的概念。他寫著,公司要做的是「把焦點放在顧客身上,而不是我們內部的程序和紛爭,其中最重要的就是讓我們的產品更快上市」。
也必須:「創造一種顧客至上,IBM次之,個別事業單位第三的新態度。」
過去數個月,他和IBM的顧客有過無數次對話,這些人不只一次讓他覺得,他們希望與單一IBM業務人員接洽,而不是整個團隊。葛斯納將這個建議和其他意見記在心裡。IBM創辦人華森曾將顧客放在第一位,為著這個原因,葛斯納真心相信,他不是在公司搞革命,他只是依著創辦人的腳步向前邁進罷了。
為了改善IBM各營運部門間的工作關係,他宣布成立一個十一人的行政主管會議,由十位公司資深主管和他自己組成。新委員會的目標在於減少冗員和官僚化。這個委員會將組成一個企業辦公室,十位主管都各有一個企業整體成果的原則性目標——不是個別部門的表現。新委員會的組成方式,並未逃過IBM觀察家的眼睛,他們發現新委員會中有八人是IBM的老主管,而不是外來者。這些主管所拿的紅利,必須視IBM整體的成果而定,而不是他們個人的表現。葛斯納又成立了另外一個全球性的新團體,叫做「管理會議」,由IBM各單位的三十五位主管所組成,他們一年開會四至五次,會期二天,專責研究全公司的創新計畫。

**重新出發迎戰強敵

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媒體和財經專家仍然在追逐葛斯納偉大願景的鱗光片羽──長期而言,他是如何看待這家電腦製造巨人?他會強調哪一種產品?是繼續做個硬體,特別是大型主機的大製造商嗎?或者要降低大型主機的比重(IBM從不考慮要全盤放棄大型主機業務)?葛斯納會不會特別強調個人電腦和相容軟體,並嘗試和那些在八○年代出現的IBM衍生公司正面交鋒?或者他會讓公司走上服務和提供解決方案的路,放下製造電腦產品的工作,踏上其他公司都已開始競逐的路子去?這些問題在九三年最後幾個月裡,依然沒有任何答案……。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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