未完成的顧客旅程服務
未完成的顧客旅程服務
2008.01.01 | 人物

台灣高鐵終於推出了期盼已久的網路購票服務,儘管一開始出了不少問題,但慢慢地大家也都習慣了,使用起來還算方便。不過說實話,從高鐵通車到現在一系列服務的推出,只是一步一步地滿足乘客的需要,讓使用者接受未完成的服務,正好說明了以使用者為中心的服務設計,在台灣還大有提升的空間。不過,接受服務的大眾為什麼願意向未完成的服務品質妥協呢?以使用者為中心進行服務設計真的很困難嗎?

以北美第一條快速鐵路為例,二○○○年底Amtrak在美國東岸推出的Acela Express線,主要途經華盛頓、費城、紐約和波士頓,在設計的時候採用了常見的顧客旅程(Customer Journey)或旅客旅程設計這個方法,將整個旅程分成十個步驟。設計者的目標是滿足乘客在這十步驟所有的需要,而不是以設計者為中心,只滿足列車從起站到終站的要求,忽略了乘客其他的需要。真的以使用者為中心的服務,並不會在顧客旅程的前五個步驟都沒有完成時,就推出半成品的服務;反之,顧客認知到自己應該得到全套服務嗎?如果顧客不挑剔未完成的服務,設計者願意以使用者為中心的動力也會降低。

這十步驟的前兩部分主要依賴資訊系統,也是初期台灣高鐵整體服務的最大弱點,主要原因是以設計者為中心而沒有以使用者為中心。以台灣高鐵售票系統的介面為例,包括為一般乘客設計的自動售票機介面和為售票人員使用的介面。還記得高鐵剛開始營運時,自動售票機的設計不夠方便,問題百出造成乘客寧願排隊購票,因而大排長龍。儘管現在系統比較穩定,有過經驗的乘客也比較熟悉而不再有大問題,但九月中有兩位教授投書指出,購買高鐵敬老票和殘障票遇到問題:一個問題是買完票才發現特殊票不能在自動售票機完成購票,另一個問題是售票人員使用的資訊系統,只允許同時買票的乘客位子劃在一起,如果同行的人不同時一起買票,就算先買到的位子旁邊都是空位,系統也無法將後買的劃位在一起。

這兩個問題顯示負責售票資訊系統的設計者,沒有做或沒有做好使用者的任務分析,而提出需求和驗收的管理者,沒有做或沒有做好可用性評估。使用者的任務分析是在設計系統初期,全部整理所有潛在使用者在各種情境中操作系統的一系列動作;可用性評估是在系統開發的過程中,以使用者有效率、輕鬆、不發生任何嚴重錯誤的原則,對系統進行各種使用者測試評估,這些測試不是在測機電腦有沒有故障,而是測試使用者會不會用、用得好不好。

其實這是國內外互動設計的基本動作,也是個別企業、產業、政府、以及國家乃至於國際的標準。
現在我們去日本自助旅行乘坐電車,並不會覺得售票機的使用非常困難。另外,整體顧客旅程的設計也相當方便,換乘各種交通工具並不困難。其實當年日本新幹線和許多電車系統設計售票系統時投入了許多心力,甚至於讓設計人員和操作人員相處在一起,生活和工作都在一起,設計者才能真正進入使用者的環境中,設身處地以使用者為中心進行設計。

這個例子剛好顯示在互動設計領域,和風與美式的一大差異。美式的風格經常先以分析歸納,建立一個理論架構和系統化方法,比如顧客旅程的架構和使用者可用性測試,然後應用這個架構方法,以產生所有個體都能接受的設計成果;但日本式的風格往往先進行感性的體會與體驗,然後從個別經驗中昇華演繹出適用於大眾的設計成果。這也是為什麼常聽到日本技藝達人強調用心,從煮拉麵到研發尖端電子產品都要用心。到底怎麼用心?除了敬業認真之外,還要以使用者為中心,體會服務對象的需要。美日風格雖然各有法門,其實殊途同歸,是否叫做顧客旅程設計法反倒不重要了。

雖然高鐵總算滿足了顧客旅程中十步驟的基本需要,還有轉型中的台鐵、興建中的北高捷運、機場捷運、其他縣市的輕軌電車等,都可以採用顧客旅程設計法。更進一步因應台灣發展觀光和服務業,現在必須以外國觀光客的顧客旅程來分析。對他們來說,高鐵、台鐵、捷運哪個比較好並不重要,任一個環節出問題都是在台灣旅遊的不愉快經驗。所以不管是採用系統化的顧客旅程法和使用者評測,還是感性用心去貼近觀光客的旅遊情境,都能避免提供未完成的半套服務給來台的外國觀光客。看來除了請金城武或F4代言之外,提升台灣的觀光還有不少事要做。 

雖然高鐵滿足了顧客旅程中的基本需要,
但還有一些交通設施也可採顧客旅程設計法。
更進一步因應台灣發展觀光和服務業,
現在必須以外國觀光客的顧客旅程來分析。
 

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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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