搞定信任難關,5年狂開逾30間!最大物理治療所生生優動揭密
搞定信任難關,5年狂開逾30間!最大物理治療所生生優動揭密

重點一:5年開36家、平均客單價達7千元!生生優動如何克服2大信任挑戰,變全台最大物理治療所?

重點二:當物理治療師自己開業未必能有穩定客源,生生優動開闢2制度解決痛點,成功吸引人才加入。

信任,要如何能拆解成可操作、可複製的一套工作方法?

生生優動是台灣最大的連鎖物理治療所,五年開設三十六家物理治療所與疼痛治療診所,數量是其他連鎖品牌的至少三倍。

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生生優動的快速擴張,背後團隊是曾協助醫美集團布局海外市場、數位轉型的梅科科技創辦人張偉弘(左3)、阮冠翰(左2)與前副總統醫療小組的物理治療師林訓正(右2)創辦。
圖/ 商業周刊提供/楊文財攝影

生生優動小檔案

成立:2020年
總院長:林訓正
主要業務:徒手治療、復健醫療、 運動治療及增生治療
成績單:2025年營收4.7億元
地位:全台最多家連鎖疼痛暨物理治療所品牌

崛起背後映照的是大眾對身體意識的改變。二○二五年,台灣社會的運動強度會喘、會流汗是近十年占比增幅最大,規律運動人口占比創歷史新高、近三六%,這讓物理治療需求大增。

但能做到同業難以企及的規模,是因為他們跳脫過往物理治療產業多仰賴個別物理治療師名氣才能經營起來的局限,把醫療產業中最難、但也最重要的「信任」給架構化。

首先是協調醫師與物理治療師合作,取得治療師對系統的信任。

開闢兩制度爭取治療師信任

根據現行法規,有一定經歷的物理治療師,可以自己開設物理治療所。一小時收費一、兩千元不等,名師級甚至每小時六千元。

因此,生生優動如果要吸引物理治療師投效,勢必得提供他們比自行開業更多的價值。

最重要的一環是:穩定獲客。

按照法規,患者需要得到醫囑,才能到物理治療所接受治療。但醫師與物理治療師有時會因分工模糊,競爭病患。

例如:同樣面對五十肩的患者,骨科醫師可以透過微創手術幫患者處理,復健科醫師可能傾向把患者留在診所做復健。因此很多自行開業的物理治療師,未必能有穩定客源。

於是,生生優動重新組合利益關係人,尋找培訓背景更多元的疼痛專科醫師共同開立診所。

在該品牌的體系內,醫師負責診斷並治療結構性問題,如急性撕裂傷;物理治療師專注解決功能性問題,如傷後恢復及健康促進。這麼做既能確保客源穩定,患者也能在品牌閉環內完成治療。

一位醫學中心不具名的骨科醫師分析,在這樣的閉環內,三方是互利共生。品牌用大筆行銷資源,推廣大眾較不熟悉的疼痛專科,為醫師增加知名度;當物理治療師遇到棘手問題時,身處同一體系的醫師則能成為後援,減少糾紛。

第二層信任,則是把過往倚靠物理治療師個人經驗的治療品質,提煉成一套整個組織都能複製的標準化服務,患者才能體驗到一致的品質。

創立生生優動的梅科科技董事長張偉弘坦言,創業初期,曾將挖角目標鎖定在醫療院所任職逾十五年、有名氣的物理治療師。

但後來發現,這群人的患者滿意度不見得高。張偉弘觀察,資深物理治療師因多身兼教職,習慣用大量問診「教」病患找問題癥結。但,多數患者花錢自費醫療,比起聆聽大師授課,其實更期待徒手治療。

為此,生生優動調整人才策略。除了院長與分院長採用資深物理治療師,其他多錄用平均三至五年資歷者,再請來醫學中心主任級的專家定期培訓。

生生優動總院長林訓正強調,他們不走傳統師徒制的老路數,不限制治療師的門派、手法,目的是維護他們的專業。但會訂定「臨床大架構」:規範每人問診約十五分鐘,徒手治療約三十五分鐘,並留下最後五到十分鐘與患者討論目標設定、執行計畫。確保治療品質成為組織能力,而非個人造詣。

用數據防呆,確保服務品質

不過,旗下有雙院區的連邦物理治療所總院長連羿婷認為,最具挑戰的,是團隊快速擴大時,內部有無完整的檢核機制把關品質?

生生優動的做法是用數據防呆。比如,他們會每週檢核每位物理治療師的每診治療人次、初診續療率、複診續療率等,目的是了解治療效果及患者滿意度。梅科科技總經理阮冠翰說,若是續療率低於平均值七○%太多,分院長就會跟診,觀察過程有無疏漏?

「對我最大的影響是,我不是憑感覺,而是用數據思考,」一位生生優動體系的物理治療師說,機制幫助他調配出自己合用、也已經被市場驗證的SOP。但他不諱言,部分物理治療師因不習慣周而復始的業績檢核,選擇離開。

也有同業指出,生生優動快速擴張下,能否持續招募合適人才?在自費市場追逐績效時,會否出現醫病間的關係摩擦?都是挑戰。

而打造信任也有成本。儘管生生優動費用一小時約兩千元、平均客單價七千元,但因設備等前期投入高,二五年新開設未滿一年約五家診所尚未轉虧為盈。

在AI氾濫、社群情緒極化,信任快速被消耗的年代,每間公司都值得重新問自己:我該如何透過系統,設計信任,讓人心成為你最重要的資產。

本文授權轉載自商業周刊

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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
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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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