聰明投票救地球
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2007.12.01 | 人物

人們常問我︰該怎麼做才能變得更環保?換個新燈泡?油電混合車?太陽能屋頂?呃,剛剛講的當然都有所助益,但坦白說,個人能力所及最環保的行為是︰選擇正確的領導者,改變主政者絕對比換幾顆節能燈泡重要。

怎麼說?因為領導者可以藉著制定遊戲規則、豎立標準、提供租稅優惠等手段,改變市場行為。我們個人行為其實微不足道,但當主政者修改政策,隨之而來的是整體市場的大規模變化。今日大家面對來自能源氣候挑戰,既然是大規模議題,假若沒有對等的規模性回應,人們所做的一切僅能算是「綠色嗜好」。

客觀而言,在九一一發生後,喬治布希(George Walker Bush)所抗拒執行的種種政策,例如堅持不提升汽車每公里油耗標準,甚至還打算降低對空調設備排放溫室氣體的要求,早已消弭了你的用心良苦。幸好,即將懸空的白宮大位將有機會由下述的領袖們補上。

來說說紐約市計程車的故事吧。兩年前,紐約市議員亞斯基(David Yassky)有一天與他的贊助人之一——科技企業家希德瑞(Jack Hidary),坐下來一同腦力激盪,看看如何讓紐約市變得更環保——大規模的環保。首先他們聯絡紐約出租車委員會(Taxi and Limousine Commission),看看是否可以把每十里耗油一加侖的福特維多利亞皇冠(Crown Vistomria)計程車,換成油耗低且排氣量少的油電混合車。好主意!唯一的問題是,拜那些過時的舊法規所賜,這是個非法的行為。

希德瑞回憶著:「當他們告訴我的時候,我說:『你是在跟我開玩笑吧?不合法?』。」於是他成立了一個名為智慧運輸(SmartTransportation.org)的非營利團體,替亞斯基遊說市議會修改法條,允許使用油電混合車。他們同時強調這是一個健康議題,並且獲得紐約市美國肺病協會(the American Lung Association of the City of New York)會長費特(Louise Vetter)的幫助。

「紐約的空氣污染居全美之冠,」費特說:「以空氣中的臭氧以及懸浮物質來看,紐約人所呼吸的空氣品質極差,主要的原因是車輛所排放的廢棄。紐約同時也有全美最高的氣喘發作率,高濃度的臭氧對氣喘病患是一大威脅,特別是那些常待在戶外的孩童們。計程車綠化對紐約市的兒童來說是一大福音。」

道斯(Matt Daus)是紐約計程車工會的領袖,剛開始他並不願意配合計程車綠化,但在了解到事關健康及其他種種好處後,他加入了亞斯基與希德瑞的陣營,最後這項法案於二○○五年六月三十日,以五十比零的票數在紐約市議會通過。而後,超過五百輛的計程車改為油電混合車——絕大多數為福特的Escape,也有如豐田的Highlander等車種。

今年的五月二十二日,全美最環保的市長之一紐約市長彭博(Michael Bloomberg),決定向前再跨一步,堅持要求所有紐約市的計程車——一共一萬三千台,必須在五年內全面更新為至少一加侖跑三十哩的環保車種。

「只要與健康、安全、環境有關的議題,政府都該制定規範,」彭博說:「人民需要的是願意為社會長遠利益而有所行動的執政者,」當民眾看到成效,「人們會自動自發走在前頭。」而這又鼓勵執政者朝更高的標準邁進。

我問紐約頂尖的車行老闆佛得曼(Evgeny Fridman),他個人對油電混合車的看法,「無庸置疑的好。我們從一開始的十八台,到現在超過兩百台,多數是福特Escape。現在我們的車行只有油電混合車,不論司機或乘客都很喜歡,而且極具經濟效益。依目前油價計算,司機們每一趟班可以省下三十塊美元,」他說,過去的福特維多利亞皇冠,一加侖油只能跑七到十哩,現在的油電車則可以跑二十五到三十哩。相較之下,導入油電車的成本並不如想像中大。

希德瑞打算讓使用高耗油林肯城市車(Town Car)的律師事務所及投資銀行改為油電車,全紐約市有一萬兩千台。

這就是規模性改變。當紐約這顆大蘋果變成綠蘋果,每年四十萬人次的遊客至少搭了一趟油電混合計程車,他們將在回家後問他們的首長,「為什麼我們沒有油電計程車呢?」

所以如果想當綠色鬥士,千萬別自欺欺人︰你當然可以換燈泡、換油電車,但如果不換你的執政者,這所有的行動就如錢尼(Dick Cheney)所說,只不過是「個人的好意」(personal virtue)罷了。(翻譯=陳松筠)

如果你想當個綠色鬥士,千萬別自欺欺人︰
你當然可以換燈泡、換油電車,
但是如果你不換你的執政者,
只不過是「個人的好意」罷了。

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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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