網路俠盜出英雄
網路俠盜出英雄
1999.09.01 |

今年美國商務部的一份報告《成長中的數位經濟》指出:到二○○六年,將有約50%的美國勞動力,受僱於大型生產者以及大量使用資訊科技的公司。連一向備受尊重、謹言慎行的美國聯邦儲備理事會主席葛林斯潘,在最近的一次國會作證時,也不得不承認資訊科技的創新大幅提昇了企業的效率,使生產規則更精確,庫存浪費減少,交貨前置時間縮短,物流型態改變,資本周轉的速度更快:因此使得資訊科技的投資更具有生產力和吸引力,企業也將更主動地以資本代替勞動。換言之,資訊科技改變企業經營方式和產能已是不爭的事實,以「資訊」為主力的「新經濟」已經開始萌芽。電腦加上網際網路不但改變了公司、供應商、和客戶之間的作業,並且「革命」了企業管理的歷史,造就了一個全新的產業:如戴爾電腦30%的訂單是透過網路處理的,而思科系統公司則高達80%的業務靠網路擔當。也可以說,這個「新經濟」就是「網路經濟」,而美國產業大規模的「網路經濟革命」已是「山雨欲來風滿樓」,虎視眈眈、蓄勢而發了。

**從企業宿命輪迴談起

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毫無疑問地,「新經濟」將帶來新的企業,「新企業」將帶來新的組織,「新組織」將帶來新的文化,而「新文化」則將孕育一批新的英雄人物,帶領風騷,創造潮流。那麼,「新文化」的本質是什麼?「新英雄」的本質又是什麼呢?應該是一個很有趣的話題。基於「陽光底下沒有新鮮事」的道理,我們從一東一西的兩個企業文化方面的研究開始著手探討。
日本學者河野豐弘在一九八八年出版的《變革企業文化》(遠流出版公司譯作《改造企業文化》)書中把企業文化的類型依三個軸而分:一、採取的行動是創新的抑是保守的?二、思維型態是分析的還是直覺的?三、領導方式是獨裁型的還是參與式的?為了本文的探討方便,我只採用「行動」和「思維」兩個向度把企業文化分成4種類型:企業在開創初期,往往以「直覺」主導「創新」,屬「領導型文化」。跟著業務成長,不斷擴充市場,講求效率追求利潤,仍能維持創新與挑戰的精神,屬於「分析」主導「創新」的「活力型文化」。而後隨著組織制度的日益完備,罹患「過度謹慎、害怕失敗」的大企業病,則是「分析」主導「保守」的「官僚型文化」。最後,由於競爭的惡化及領導者的獨裁,使成員喪失士氣,卻勇於內鬥,形成派系與特權,可稱做「直覺」主導「保守」的「僵固型文化」。一個企業的文化週期,由領導型進入活力型,而轉為官僚型,最後以僵固型終了,似乎是一個宿命的輪迴:但不是不能打破的。

**俠、將、相、盜,各領風騷

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美國知名的企業諮詢專家勞倫斯米勒(Laurence M. Miller)在一九八九年亦出版了一本《Barbarians To Bureaucrats》(時報出版譯作《領導者的7次微笑》),書中把企業生命化分成7個階段:預言者階段、野蠻者階段、建設者階段、綜效者階段(企業譏笑顛峰)、行政者階段、官僚者階段、以及最後的貴族階段。仔細比照兩本書中的內容,我驚喜(但不太意外)地發現,東方的「4個類型」與西方的「7次微笑」之間,不但形似,而且神同。為簡便計,我採取「4個類型」(因為4小於7)來做以下研究推論的參考架構。
依我的研究分析,「開創期」的「領導型文化」需要的是「俠客型」的人物,亦即「俠才」,他們是創新突破的夢想家,有解決艱難問題、突破困境的能力,也能以身作則,鼓舞員工的士氣。他們有直覺式的浪漫,也有不甘放棄的堅持,往往能轉危為安,化不可能為可能。而「成長期」的「活力型文化」需要的是「立功型」的人物,亦即「將才」,他們長於開疆闢土達成任務,服從命令與發揮效率。他們有膽識也有技術,喜歡真槍實彈,指揮作戰,卻不一定擅於抽象的創意。它們往往是生產和行銷的專家,能為企業建立良好的制度與績效。「穩定期」的「官僚型文化」需要的則是「智謀型」的人物,亦即「相才」,他們能深謀遠慮,使組織在安定中求進步發展,他們也必須運用智慧使保守的企業恢復創新的精神。最後,「衰退期」的「僵固型文化」最需要的是「破壞型」的人物,亦即「盜才」。他們勇於挑戰威權與不合理的事物,不甘於墨守成規服從現狀。往往是令獨裁保守的領導者頭痛的人物。稱其為「盜」,是因為他們主要的功能是「除舊」以便「佈新」,「破壞」以便「建設」。

**網際網路,俠盜顯身手

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網路經濟既然是「新經濟」,就必須在「舊經濟」中殺開一條生路,所以需要能「破壞舊經濟」的「盜才」。同時也需要能「開創新經濟」的「俠才」。目前的網路新經濟尚在萌芽階段,仍以直覺與概念領先而取勝(譬如亞馬遜書店雖然虧損,但股票價值卻很高),因此「將才」與「相才」似乎還不是最迫切需要的。但是隨著網路經濟的成長,今日的「俠盜」之才,必將成為明日的「將相」之才,這就算是我的初步結論吧:「網際逐鹿爭風騷,總惹英雄出俠盜」。

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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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