What is Enterprise 2.0 ?
What is Enterprise 2.0 ?
2007.11.01 |

3個關鍵字  用網路創造企業新型態

Enterprise 2.0 企業2.0:用Web 2.0改善體質

企業2.0是運用Web 2.0的工具以及邏輯來管理企業的方法。Web 2.0最初由奧萊禮(Tim O' Reilly)提出時,指的是下一世代軟體的設計模式與營運模式。邏輯上須以使用者為中心,強調使用者生產、分享內容,網站平台則是開放多元。由此原則下,多人共寫維基(Wiki)、開放原始碼軟體與社交媒介等都是典型Web 2.0的產物。

企業因應Web 2.0的浪潮,更進一步應用在知識管理、人力資源與公共關係上,意外發現可以找出企業內部的隱性知識、幫助經驗傳承、招募人才與降低流動率,連公共關係與行銷也改頭換面。

今日企業面臨部門管理困難、員工忠誠度低與大眾行銷逐漸失效的年代,企業2.0作為新企業管理思維,已成為一帖藥方。

企業2.0一詞出自2006年哈佛商學院麥克菲(Andrew Mcfee)刊登於《MIT史隆管理評論》期刊的文章。

Tacit Knowledge 內隱知識:找出茶水間談話的價值

內隱知識相對於外顯知識,有點像是師徒制間不言明的經驗傳承,也是企業永續經營的「眉角」。因其未被結構化,也難以儲存、管理、應用。過去在新舊世代交接之際,會以know-how的形式傳承下來,但今日企業面臨到的難題卻是人才劇烈斷層。

在各國因為嬰兒潮世代屆臨退休年齡,使得各大企業面臨資深經理人的退休潮,許多尚未揭露的隱性知識也恐將隨之消失;另一方面,企業由垂直整合邁向跨國經營之際,也更需要強化部門間的協同合作。企業2.0以部落格、社交媒介或企業維基的方式,讓高階經理人暢所欲言與員工交流,也從而挖掘出有待整理的隱性知識。

Folknomy 工作倫理:資訊處理權下放

企業2.0除了是知識管理與人力資源的解決方案外,它也動搖了企業由上而下的階層管理。舉例來說,標籤(tagging)就是擺脫以資料夾將文件歸檔的邏輯,讓作者甚至是讀者替文章訂出關鍵標籤。這些標籤化的文章日積月累,將演化出屬於文章本身的分類法,讓使用者搜尋更方便。也就是從由上而下的演繹法,演變為由下而上的歸納原則,在企業內部變成由員工本身來判斷資料的屬性,而非僅將情報丟入統一化的資料庫。另外,Web 2.0重視每位使用者的意見,也就是從總經理到部門員工都能生產內容,並獲得相同的重視,倡議者甚至認為這可能達成工作民主的烏托邦理想。

3道入門方案  企業2.0輕鬆上手

企業2.0不是籠統的口號,這邊準備的3個方案,讓你先行體驗什麼是企業2.0。

入門方案1   社交電子通訊錄
網路是認識新同事最快的方式

日本知識管理公司Real.com提出「社交電子通訊錄」的服務,將電子通訊錄、部落格與網路社交資訊結合在一起。因為單純導入企業2.0工具,不如結合員工每日例行事務,讓員工自然而然地習慣企業內部的人際網路,要來得有效。當你使用社交通訊錄時,可以直接搜尋職稱和姓名,除對方的聯絡資料外,也會出現對方的個人部落格和個人簡介,增進公司內部同事間的了解,也能透過社交機制留言給對方。在聯絡事務前,彼此都有初步的了解,知道不同部門間的最新動態,讓公司內部整合更加順利。該公司認為,如果能讓業務的推展變得更有樂趣,企業2.0才能順利推行。

入門方案2   各種企業部落格
談公事變成部落格串門子

《海星與蜘蛛》(The Starfish and the Spider)一書中,描述過去企業多屬中央集權的蜘蛛般組織架構,而今日分權的海星型組織大行其道。前者有著分明的上下階層關係,後者則相當仰賴同儕的力量。但書中提到,真正成功的多半是複合型企業。而企業內部部落格正是能活化僵硬的蜘蛛組織,強化組織間平行聯繫的好工具。

部落格具備即時更新、資訊流通公開迅速的特質,且容易維護。從全公司的企業部落格、各部門的分享部落格到表現柔軟身段的執行長部落格,取代了企業內部流通刊物。作為企業對外聯絡的窗口,部落格雙向溝通的特性,比企業網站更能展現溝通誠意。

入門方案3   外部社交網站
去網路上找優秀人才

下一個世代的新人才會在哪?美國《商業週刊》(BusinessWeek)報導,現在是企業需要去適應新人才,這批從社交網站、即時通訊與影音分享中長大的年輕人,早就在社交網站上有自己專屬的網頁了。傳統求職網站屬於Web 1.0世代的求職方法,現在企業得上Facebook(編按:美國最受矚目的社交網站)才能找到他們。

求職2.0網站中以Linkedin最早竄起,它主要強調人與人之間存在的弱連結,使用者可以透過關係找到自己所需要的人才。

3種重要技術 新工具讓企業效率再提升

企業2.0能夠快速發展,來自3種新軟體技術。藉由這些新工具,能讓企業獲得顯著的效率提升、成本降低。

重要技術1   協同合作(Collaboration)
網路就是最好的知識庫

從Web 2.0而來的企業2.0,十分重視網路應用。網路版辦公室軟體,不僅是協同合作的利器,也有助於企業跨地域與跨時間的合作。網路版的文書處理軟體,提供多人同時線上編輯,同事可以同時存取一份文件,並在編輯時彼此對話,省去電子郵件附加檔案的麻煩。網路版行事曆讓公司與部門行程能一目了然,並輕鬆存取。個人也可以編輯私人不公開的行程,安排會議及活動時可直接建立於公用行事曆,並寄發邀請函。

在開放平台中,最為人所熟知的,就屬多人共筆網頁編輯的維基(Wiki)技術。由員工自行編寫的企業維基百科,取代了舊時的檔案室以及工作手冊,成為即時更新的知識庫。

重要技術2   軟體即服務(Software as a Service)
線上租用軟體可節省成本

企業版軟體價格昂貴,中小企業雖有服務需求,卻無軟硬體預算。「軟體即服務」(Software as a Service, SaaS)是軟體公司針對中小企業用戶開發出來的新服務,讓中小企業不必付費購買軟體,而是以租用的方式付費。統計、會計、人力資源與顧客關係管理等不需客製化的軟體最適合採納SaaS作法。

軟體公司不再以銷售軟體為主要獲利模式,而是將軟體建置在網路上,以遠端伺服器方式提供包含維修、更新與技術支援等套裝服務。服務以使用人頭數和時間來計費。過去昇陽嘗試未果,今日Salesforce.com已相當成功,連微軟都投入開發網路版辦公室軟體。

重要技術3   Ajax程式語言
不同文件檔案整合在一起

Ajax是網頁程式語法,讓使用者與遠端伺服器不需要切換頁面,就能夠進行資訊交流。最經典的例子就是gmail把所有同主題的信件整理成一串連鎖信,讓使用者可以在同一頁面中閱讀之前往來的信息。2004年成立的Zimbra(現已被Yahoo!收購),即是將Ajax與企業資訊系統整合發揮到極致的公司。

以Ajax整合系統資訊後,電子郵件上可以直接顯示寄件人資訊,並且可以直接將電子郵件拖曳至共用行事曆,建立共同行程,甚至連結上Google地圖,就可以直接顯示各行程的所在地。透過Ajax,企業可以更為靈活地運用其資料庫,從分門別類的擷取,進展為同時呈現在同一畫面上,可節省相當多的時間成本。

 

 

 

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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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