用輕鬆情境 創新IC行銷專線
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2007.06.01 | 科技

設計端  ●人才需求:設計人才普遍不足,以產業專班、研發替代役彌補,並以實習制度、就業學程提前創造人才 ●薪資/福利:大型設計公司股票分紅多,組織分工細;小設計公司待遇則較低 ●吃香的人才特質:具外語、專業管理能力及經驗 、了解市場趨勢

  製造端  ●人才需求:流動性較低,以作業員占多數,在工程師需求上多,需要專業性高、高知識性人才 ●薪資/福利:具備專業知識工程師福利、薪資較佳,與作業員有別 ●吃香的人才特質:具專業知識、管理知識、外語能力

  行銷端  ●人才需求:具備創意、熱忱及行銷產品及品牌能力的人才,對於結合新的科技運用在行銷上成為未來趨勢 ●薪資/福利:組織較小,工作環境比照公司制度 ●吃香的人才特質:具學習、電腦操作能力、有熱忱、反應快、熟悉新科技(工具) 

一談到半導體產業,大多數人直覺的印象脫離不了設計、製程、技術等專業名詞,即使是談生意做業務,也是中規中矩地做產品簡報,有條不紊地把訊息說清楚。但曾經在廣告公司寫過文案、拍過媒體廣告CF、擔任過藝術指導、當過攝影師,甚至自己當老闆的SOHO族,現在擔任映陽科技行銷部與資訊部門副理的楊圍勝,打破了這個刻板印象。

從婚紗攝影師、廣告公司、SOHO轉換跑道到高科技業,多元背景的楊圍勝,用全新的方式來詮釋高科技行銷業。在廣告公司擔任設計時,所設計的作品——海倫仙度斯,榮獲廣告界最高榮譽的4A平面廣告設計獎。楊圍勝結合了廣告人親近市場與消費者的特點,轉而在高科技業的行銷圈大放異彩。

將媒體經驗帶入科技業
探究背後的原因,正是產業隨著環境的變化,公司用人走向精兵政策,能力更多元的混搭型人才成為企業新寵。

楊圍勝指出,高科技產業是變動很快的行業,加上台灣的中小企業在經營管理上就具備高度的彈性,個人在職場上要能快速升遷,就必須具備多元的能力。如果只有一項專才,一旦這項專長不是主流,那麼很快就會被淘汰。楊圍勝建議,最好是一項專才加上另一項特殊專才的能力混搭,例如行銷企劃加上設計、研發加上外語能力或公關加上管理專才。

楊圍勝所在的EDA(電子設計自動化)產業是技術主導為核心的行業別,一般來說,是一個工程師掛帥的環境,但是楊圍勝以自己過去在傳播媒體豐富的經驗,把過去EDA行銷工作(大多是聽講的制式化模式),設計為情境化的「情境劇」,把EDA從設計、生產等流程中會遭遇的問題,全部用短劇演出來,立刻就得到客戶感同身受的共鳴。

把IC設計過程統統演出來
情境劇主要是針對IC設計產業中,從前段的開發、中端的設計(包括工業設計及電子設計的溝通)和後端製造過程中,常遇到的那些問題一一演出來,並藉由產品的說明,解答各階段開發流程間的問題。

例如需要快速、正確的產生料表系統(BOM),以及新舊圖檔零件檢查更新的方法、如何有效率地找出最佳零件值、專業級的電路板輸出(PCB Layout)及其他檢查功能等。「親身經歷」的短劇表現說明,獲得了客戶熱烈的反應,這也打破了傳統行銷以簡報呈現,加上中午吃便當冗長議程的制式說明。

透過身歷其境的溝通,在楊圍勝的策劃下,映陽科技針對客戶設計的產品或方案,就顯得很具說服力。這些不同過去的行銷方式,與過去投入的資源比較起來,節省了二○%的費用,相對的也為公司創造了獲利空間。

在人力資源多元化的趨勢下,楊圍勝認為才能結合網路知識,將是高科技業未來人才需求的主要方向。Web 2.0正在帶動一場撼動世界的「權力移轉」,將更大的主導權交給網路使用者決定。網路產業的整合與資源合作,再次帶動網路相關人才的需求,除了須具備相關的專業技能外,最大的挑戰就在考驗網路人才的創新和想像力。

在工程師主導的行業中,楊圍勝顛覆了高科技行銷的慣例,.放棄傳統排排坐聽簡報的模式,將銷售透過戲劇的情境來進行,意外獲得客戶熱烈的共鳴。以專業的溝通背景切入,楊圍勝在科技行業中,成為創意人才轉型成混搭人才的典範。 

Execution/Convergence **
 擅長感性行銷的科技人 ** 

工作付出與收穫 
前景  4
薪資  3
工時    偶爾加班 
綜合福利    將消費性產品的行銷手法,應用在高度專業的領域,把艱深的知識以最淺顯的方式陳述 

註:內容僅與該產業就業人員比較,非跨產業綜合評比 

楊圍勝 ●年齡:32歲 ●現職:映陽科技行銷副理 ●學歷:東吳大學中文系 ●職涯成績單:擔任廣告公司文案獲得廣告界最高榮譽4A獎。在民歌餐廳駐唱。拍攝廣告CF及多媒體設計。以情境劇表現EDA產品,讓客戶感同身受,成功行銷 ●職場打滾真心話:不患其位,患所以立(指自己要有能力去擔任工作,而不是只考慮職位的大小)

  執行力  5 
整合力    5
  溝通力  4
市場力  4
科技力3
感受力  3

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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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