靠消費者最近的人
靠消費者最近的人
1999.08.01 |

握有原料、握有關鍵性材料、元件、產品的生產,原來是最容易累聚規模、產生對下影響的權力;台塑集團就是這種思想與這種企業權力分配時代的代表性企業,一方面掌握關鍵性的材料生產,一方面影響中下游的分配秩序。但是分散的市場資訊經過一場「資訊革命」洗禮之後,靠近市場端的人控制這項珍貴的情報資源,也因此轉而產生向上影響的權力;統一超商7-Eleven連鎖店或聯強就是這種現象與新企業權力分配地圖中的代表性企業,統一超商一方面掌握了關鍵性的市場資訊,一方面向上要求供應商的產品規格與生產數量,現在它更提出共同開發專屬商品的建議,下游代替了上游,成為生產秩序的分配者了。
的確,在統一超商與聯強身上,我們看到了「權力移轉」的真實例證,權力一步步轉到最靠近消費者的一端來。如果我們進一步要問,7-Eleven是最末端嗎?還有比7-Eleven更能使生產者接近消費者的嗎?
在網際網路上,我們卻看到這樣的現象,譬如戴爾電腦(Dell)。B to C(企業對消費者)式的電子商務,似乎是比零售業連鎖店更接近消費者的企業,它連做為中介的店舖都不需要,也不需要統合不同地理地區的店頭訊息,才能夠完整掌握交易市場的情況,如同甲骨文(Oracle)在做資料庫軟體的廣告說:「我們每分鐘都在做全世界的市場調查。」網際網路的電子商務,的確是自然而然做到這個過去認為不可能的事。
戴爾電腦,找到了一個最接近消費者的企業模式,它與消費者之間沒有任何介質阻隔;這又帶給它驚人的反應速度與服務能力,使它回頭得以建立供貨者的流程、價格與秩序,有名的「按單組裝」(Build to Order , BTO)就是戴爾壓縮流程,減少產品存貨,卻又更好地服務了消費者的發明。這個生產銷售流程的概念,重要性絕對不下於昔日豐田汽車的Just In Time(及時生產流程)。
面對終端消費者的電子商務,是比傳統零售業更接近消費者的新零售業,它使交易恢復「原形」,交易只是訊息上達成「合意」,其餘都是各式各樣的滿足機能(fulfillments)或完成機制(implements)。網際網路上的電子商務是交易行為的「終極模式」(ultimate model),到此之後,再沒有流程可以刪減了,生產者已經緊貼著消費者了,進化終止了,歷史完結了。
揭去最後一層消費者實體介面(也就是店舖)之後,產品供應鍊其實起了極大的變化,從前的供應鍊是垂直的,它從原料、材料供應商開始,向下走到元件、配件供應商、消費產品生產者,再經由盤商、物流機制,到達商店,由店舖來完成交貨、收錢、說明、服務等工作。
電子商務使供應鍊變成水平,電子商店直接面對消費者,產品供應者與物流配送、金流、客服全站在兩旁,既要供應電子商店也面對消費者,這是最值得注意的結構變革。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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