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行政實習生 大朋電子工業股份有限公司
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職場力:提升職場競爭力

小編

3小時前

Meta首款多模態模型Muse Spark登場:會看、會算、還能幫忙寫小遊戲
Meta正式發表全新大型語言模型「Muse Spark」,不只提升效能,更代表Meta AI進入了更強大的多模態處理階段。
與過去需要透過大量文字描述不同,Muse Spark強調「視覺感知」能力,舉例:在機場或超市,只需要隨手拍下商品貨架,AI就能即時辨識並排序出蛋白質含量最高或最符合你營養需求的零食,省去逐一翻看標籤的時間。
以下整理本次更新的三大亮點:
1. 多模態感知力:AI不再只能讀文字,而是能直接「看懂」視覺資訊,除了辨識實體商品,也能分析複雜的影像與圖表。
2. 視覺化程式開發:透過簡單的提示詞就能快速產出客製化網站、小遊戲等,開發門檻大幅降低,還能直接分享給好友。
3. 生態系全面整合:目前Muse Spark已在Meta AI App與網頁版上線,未來數週將陸續推展至Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp,甚至是AI眼鏡中。
如果你想更直觀了解Muse Spark帶來的改變,我們特別準備了一分鐘的精華短影片,帶你快速掌握Meta AI的最新進化。
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詹翔霖

商學院兼任副教授

04/10 23:37

老乾媽:創辦人回歸與顧客滿意度的再對齊 EMBA 個案教學
老乾媽:創辦人回歸與顧客滿意度的再對齊EMBA 個案教學
一、個案背景(Case Background)
老乾媽為中國最具代表性的調味品品牌之一,其核心產品「辣椒醬」長期以穩定口味與高性價比著稱,並高度仰賴消費者口碑擴散。在創辦人陶華碧主導經營時期,企業決策集中、品質控管嚴格,品牌形象與顧客信任高度一致。
隨著創辦人逐步淡出日常經營,企業治理轉向家族成員與專業經理人分工模式。此階段公司在成本控管、供應鏈效率與組織制度上進行多項調整,然而市場開始出現「味道不如以往」的顧客回饋,品牌熱度與營收成長動能逐步趨緩。
在品牌與營運表現承壓之際,80 歲的陶華碧選擇重新介入關鍵決策,被外界形容為「以兒子換食材」。其後三年間,老乾媽營收與品牌聲量顯著回升,再度站上歷史高峰。
二、核心管理問題(Problem Statement)
本個案欲探討的核心問題包括:
1. 為何在營運效率提升的同時,顧客滿意卻出現下滑?
2. 創辦人回歸,究竟解決的是治理問題,還是顧客價值問題?
3. 企業應如何運用 CSI 與 NPS,避免顧客滿意度的「隱性流失」?
三、分析架構(Analytical Framework)
(一)顧客滿意度指數(CSI)分析
CSI 模型認為顧客滿意度來自「期望」與「實際體驗」的比較。
在老乾媽案例中:
• 顧客期望:長期穩定的口味、原料品質與價格
• 實際體驗:原物料與製程調整後,顧客感知到口味差異
雖然產品並未出現明顯品質瑕疵,但「微小偏離」在高熟悉度產品中會被迅速放大,導致 CSI 持續下滑。
(二)淨推薦值(NPS)分析
老乾媽的成長模式高度仰賴口碑傳播,NPS 對其尤為關鍵。經營轉折期的可能變化包括:
• 推薦者比例下降(不再主動推薦)
• 被動者比例上升(仍購買但缺乏情感連結)
• 潛在貶抑者出現(公開表達失望)
此結構性變化,雖短期未完全反映在銷售量上,卻侵蝕了品牌長期競爭力。
四、關鍵決策與行動(Key Decisions & Actions)
陶華碧回歸後,聚焦於三項核心行動:
1. 恢復原有供應鏈與原料標準
將品質一致性重新定位為最高優先順序。
2. 集中決策權於顧客價值關鍵節點
對影響口味與品質的決策,不再完全交由成本導向機制。
3. 以創辦人象徵修復顧客信任
創辦人角色成為品牌「品質承諾」的具體化象徵。
這些行動有效提升 CSI,並促使 NPS 結構重新向「推薦者」傾斜。
五、個案結論(Case Conclusion)
老乾媽在三年內重返營收巔峰,顯示顧客滿意度並非抽象概念,而是可被管理、監控與修復的策略資產。
創辦人回歸的真正價值,不在於個人魅力,而在於重新校準企業決策與顧客核心需求的一致性。
六、重點(Teaching Notes)
關鍵洞察:
• CSI 是「早期警示系統」
• NPS 是「長期成長動能指標」
• 企業治理若偏離顧客價值,將直接反映在顧客滿意度結構中
七、課堂討論題目(Discussion Questions)
1. 老乾媽的問題本質是「治理失誤」還是「顧客價值偏離」?
2. 若你是專業經理人,如何在不犧牲成本效率下維持高 CSI?
3. 創辦人回歸是否具有可複製性?若無,替代機制為何?
4. 若企業早期導入 NPS,是否能避免此次營收下滑?
5. 成熟品牌應如何判斷「創新」與「一致性」的界線?
八、延伸應用(Optional Assignment)
• 模擬老乾媽回歸前後的 CSI 與 NPS 變化
• 設計一套「顧客滿意度 KPI 與決策連動機制」
• 與其他家族品牌(如食品或零售業)進行比較分析
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李建緯 知識長

Manager

04/07 11:21

ChatGPT Plus vs Gemini pro 比較魚油產品的分析與比較真實呈現
這陣子小編正在挑選魚油產品,分別為以下2大知名AI,下同樣的prompt,讓它們回覆,二者均使用思考模式,回覆的真實呈現如下
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吳振興 Jeff 知識長

管理主管

2025/06/18

【你知道GPT,正在每天偷走你的思考力嗎?】
前幾天跟同事聊天,有談到GPT目前與人之間的互動性,因為GPT給的情緒價值很高,回覆內容也算全面,所以有越來越多人會養成一個習慣,就是不管是做報告、發信件、整理資料、甚至是人際關係、男女交往、都會先「問看看GPT是怎麼說」,然後再整合進自己的想法。
原本這樣做也沒有太大問題,因為GPT的最大功能就是要節省時間,但有一類的人可能變得只會「問」,卻不再「想」了。
交資料來不及->輸入prompt->結果複製貼上->多的時間繼續用來玩樂->交資料來不及->再次輸入prompt->結果複製貼上
在這個過程中,乍看之下真的賺很大,好像變成努力學習的人都是多餘,卻忘記GPT只幫你過了這關,但自己卻在這個過程中,完全沒有得到收穫。
AI是來幫你「強化現有思考」,而不是來「取代你自己思考」。
【GPT不是最終解答,而是起始火花】
因為GPT可以快速整合資料,以前如果要整合思考很多項目是困難的,現在可以讓GPT做為快速增加思考點的工具,這樣可以讓我們的思維更開放,也能啟發更多的創意點。可以先請GPT開出幾個方向,然後再開始思考。
哪一個更貼近我的需求?又或是我可以進行補強? 我該如何加入更多觀點?
這樣GPT對我們來說,就不會是一prompt一出,複製貼上,控制的主導權還是在自己身上。
【用對話來強化自己思考,也讓GTP了解你的需求】
有時候我會覺得下prompt跟夥伴講話很接近,一個很模糊攏統的prompt,也就會得到一個很虛的結果,又甚至與需求不同,但如果你嘗試去補充你的需求跟內容,等同也是在修正自己的溝通方式,如何每次都能給出一段好的prompt,其實也是鍛鍊自己跟夥伴溝通的要點。
再來GPT也需要更了解你,如果每次下prompt都是得到一個AI感很重的內容,那表示你跟GPT之間也還沒有建立出完整的連結,所以多試著花時間與GPT對談,也能讓自己更了解如何調整溝通方式。
【只複製不學習,我們就只是個內容搬運工】
GPT可以依照需求生成很多有用的資料及內容,而且看起來也很合理,但這終究是GPT產出的,我們不會因為用GPT產出了1,000篇優質的內容,自己就成為一個優秀的文章大師,反而就像是吸毒一樣會越陷越深,變成沒有GPT就什麼都不是的一個人。
這樣的結果光想想就覺得可怕,所以我們除了在產出優質的內容時,同步去了解背後的邏輯及思維,並且嘗試用自己的語言去理解,不要認為自己寫的沒GPT好就不去做,因為這個動作才是讓自己從「資訊搬運工」變成「思考加工師」。
【不要把GPT當作「生成工具」,而是「訓練工具」】
我自己會把GPT當成是陪練,就是讓GPT來出題目,然後我去回覆,然後請GPT來評分,甚至當作是辯論的對手,在這樣的過程中不僅GPT可以更了解你的思維邏輯,同時也可以提出自己一些思考的盲區,這部分幫助我非常多,也能夠刺激我去思考更多更全面。
【有GPT不代表就一定要樣樣全靠GPT,試著自己思考解決】
這句話聽起來有點奇怪,明明就有好用的工具,為什麼還要花時間自己去解決,其實這是因為你不可能在會議中、對談時、突然跟對方說我查一下GPT後再進行回覆,卸下GPT之後的人才是真正的你,所以適度思考不要太過依賴,也是真正讓自己成長的好方法。
從「只會問AI的人」,變成「善用AI學習的人」,讓自己來決定「我怎麼想、怎麼說、怎麼做」
用GPT會不會每天偷走你的思考力,這並沒有絕對的答案,因為答案存在自己的使用方式之中。
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青騰CoolBee

發言人

04/02 10:47

線上研討會|CATIA 2026X 創意曲面設計 × 生成式工程新能力
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