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AI 盛行的时代，你真的不需要聘请新人了吗？

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AI 正式大幅进入大小企业之后，我看过很多报道，也和不少老板聊过。他们的答案几乎一致：以后很大可能不会再请新人了，因为 AI 可以做。

老实说，我对这个说法始终保持观望。

直到最近看到一篇访谈微软副总裁 Scott Hanselman 的文章，他的观点给了我一个很清楚的切入点。

AI 省掉的那些工作，正是新人建立判断力的地方

Hanselman 自己大约 70% 的程式码是 AI 辅助产出的。他经历过好几轮 "工程师要被取代" 的恐慌，所以他不是在反对 AI——他是在指出一个更具体的问题。

他的警告是这样的：如果公司为了节省成本、不再请初阶员工，几年后的资深人才从哪里来？

因为过去新人靠的就是做那些 "AI 现在能做" 的事——除错、维护、处理简单需求——在这个过程中慢慢理解系统、建立判断力。现在这些工作被 AI 接手了，入口消失了，经验传承的链条就断了。

他还说了一件我觉得很关键的事：没有基础，你根本不知道 AI 的答案在哪里出了错。写程式快了，但判断 AI 的输出对不对，还是需要人来做。

所有行业都应该思考的隐性风险

这个逻辑放到任何行业都成立，包括营销。

现在很多营销团队用 AI 做内容、做数据分析、做竞品研究——这些过去都是初阶职员在做、也是他们建立行业感觉的方式。现在 AI 都接管了，新人进来之后做什么？看 AI 产出、点个批准？

问题是，如果他们从来没有自己做过这些事，他们凭什么判断AI的东西是对的？

一个没有亲手写过文案的人，看不出 AI 写的标题为什么没有钩子。一个没有自己跑过数据的人，发现不了 AI 分析里的前提假设有问题。AI 的输出质量上限，是使用者的判断力。

省掉一个职位，可能三年后才看到代价

大公司可以承担 "养新人" 这件事，因为他们有足够的资深人才撑着，也有系统性的培训机制。

中小企业的处境不一样。本来团队就小，少请一个人的成本诱惑很大，AI 又确实能产出东西，这个决定在短期看起来完全合理。

但三年后，当现有的资深员工离职或跟不上，你手上没有任何一个人经历过"从头到尾自己做"的过程，整个团队的判断力就建立在 AI 的输出上——而没有人能判断那个输出是否准确。

这不是夸大，这是一个很安静地在发生的风险。

执行可以给AI，判断不能

我不是说不能用 AI，也不是说一定要请新人。我想说的是，让 AI 接手执行，和让 AI 接手判断，是两件完全不同的事。

AI 加快了做事的速度，但它不会帮你建立团队的判断力。判断力是经历积累出来的，没有捷径——你自己做过，才知道哪里会出问题，才能看出 AI 什么时候在瞎说。

Hanselman 说，他现在要求工程师说清楚：哪些代码由 AI 产生、自己拒绝了哪些建议、为什么最终版本值得合并。这不是多此一举，是把AI的黑箱产出，变成团队可以共同审查的决策。

这套逻辑我觉得营销团队也应该有：AI 写的文案为什么用这个、改了什么、为什么这个版本比 AI原版更好。这个"说清楚"的过程，本身就是在建立判断力。

不请新人，可以节省一个职位的成本。但如果同时也省掉了让人累积判断力的机会，你省的这笔钱，可能最后要用更贵的方式补回来。

AI 能做的事会愈来愈多，但公司里需要有人能判断 AI 做的对不对——那个人，不会从天上掉下来。

文章参考自：数位时代、Youtube

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本文作者：Cheryl

毕业于拉曼大学中文系，曾任新闻记者、文字编辑及节目主持人，后转战营销行业，专注于文案撰写。无论是新闻报道还是品牌营销，都擅长透过文字挖掘深度、传递价值，尤其注重思维启发。希望能透过文字，为读者带来新的视角，拓展认知，让每一次阅读都成为思考的契机。

让 AI 助你轻松做竞品分析！4 组提示词直接用

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很多营销团队现在都在用AI做竞品分析（Competitor Analysis）——请它搜竞品的产品、定价、功能，整理成一份简报。看起来内容丰富，交出去之后老板问了一句：“所以我们要怎么应对？”

然后整个会议室静掉了。

问题不是 AI 不够聪明，而是在问AI之前，根本没想清楚这份分析是要拿来干嘛的。

是为了开发新产品？改善既有产品？调整定价？还是找竞争优势？目的不同，需要的资料完全不同，问AI的方式也完全不同。少了这一步，AI 给你的东西再多，也只是一堆有但没用的资料。

我自己整理了4种最常见的竞品分析场景，以及对应的问法，直接分享给你。

场景一：你要开发新产品，想找市场空白

这个阶段最需要的不是 “竞品有什么”，而是 “竞品都在做同一件事，那谁没做？”

把这些信息给 AI：你的产品定位、功能、价格，以及主要竞品名称。然后这样问：

请把这些竞品分成两组：一组是跟我解决相同问题的，一组是能替代我服务的。然后告诉我，这些竞品共同接受了哪些假设——也就是大家都这样做、没人质疑的事情，找出2-3个。哪个假设最值得打破？打破之后可能出现什么机会？最后，选出两个最能区分竞品的维度，画出定位矩阵（positioning matrix），并标出空白区域。

这个问法逼AI去找 “空隙”，不是只整理现有的竞争格局。

场景二：你要调整定价，想知道该怎么切入

很多人调价前只看竞品的价格数字，这是不够的。更重要的是搞清楚对手的定价策略背后，放弃了哪些客户——那些被放弃的人，才是你的机会。

这样问AI：

我的产品是＿＿＿，竞品是＿＿＿。请分析竞品采用的是哪种定价策略（低价抢市占、品质溢价，还是利基定位）？这个策略放弃了哪些用户？在被放弃的人里面，谁最有机会变成我的客户？请说明理由。

这个问法不是要你比价，是要你找到竞品定价策略里留下来的缺口。

场景三：你要改善现有产品，想知道哪里可以做得更好

与其自己猜客户要什么，不如直接看竞品客户不满意什么。他们的痛点，就是你可以切入的地方。

做法很简单：把竞品在 Google 评论、App Store 或任何评价平台上的用户评论，直接复制贴给 AI，然后问：

这是我的竞品的用户评论。他的客户最常抱怨什么？有哪些是客户很想要、但竞品还没有的功能或服务？根据这些评价，给我3个我可以切入的差异化方向。

这个方法省时间，而且找出来的都是真实用户痛点，不是 AI 自己猜的。

场景四：你要找竞争优势，想知道怎么挖走对手的客户

这是我觉得 4 个场景里最有创意的一个问法：让 AI 扮演竞品的死忠客户，用第一人称回答问题。

这样问：

我的产品是（提供定位、功能、价格），竞品是＿＿＿，目标客群是＿＿＿。请扮演这个竞品的死忠用户，用第一人称回答：如果这个品牌明天消失，哪些事情会让你很困扰？你对这个品牌最不满意的地方是什么？为什么还是没有换其他品牌？什么情况下你会换掉它？最后告诉我：一个新产品用什么角度切入，会让你认真考虑跳槽？换产品最大的阻力是什么，要怎么帮你解除？

这个问法的价值在于，它不只告诉你竞品的弱点，还告诉你客户为什么明知道有弱点还不换——而那个 “为什么不换”，才是你真正要攻克的东西。

AI负责整理，判断还是你的事

AI 整理出来的资料，记得确认是否为最新信息，尤其是定价和产品功能这类更新频率高的内容。而且AI扮演的「客户」毕竟不是真人，它给你的是灵感和方向，不是答案。最终还是要拿这些分析去面对真实客户验证，才算真正做完一份有用的竞品分析。

我自己的习惯是：AI 帮我做前期梳理，我负责判断哪里值得深挖。AI 快，但它不懂你的市场、你的客户关系、你的团队能做到什么。竞品分析最后能不能变成一个真正有用的决策依据，还是在于你有没有带着自己的判断进去。

 

文章参考自：数位时代

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毕业于拉曼大学中文系，曾任新闻记者、文字编辑及节目主持人，后转战营销行业，专注于文案撰写。无论是新闻报道还是品牌营销，都擅长透过文字挖掘深度、传递价值，尤其注重思维启发。希望能透过文字，为读者带来新的视角，拓展认知，让每一次阅读都成为思考的契机。

AI 代理正式落地金融业！能帮你买股以及刷卡

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我最近看到一篇关于美国券商 Robinhood 的报道，想跟企业分享这篇极具价值的文章，因为这件事表面上看是金融业的新闻，但我觉得藏在底下的逻辑，值得每个企业提前思考。

该报道指出，Robinhood 在 5 月 27 日推出两款新工具， “Agentic Trading” 和 “Agentic Credit Card”，让使用者把股票交易和信用卡刷卡的决定权，直接交给 AI 代理执行。执行长 Vlad Tenev把这件事定位成公司一直以来的使命——“为所有人民主化金融” 延伸到 AI 代理身上。

技术上，Robinhood 用的是 Anthropic 提出的 MCP 协议接入，使用者可以把 Claude、ChatGPT、Curso r这类 AI 代理直接串接进去，让它们操作账户。但真正有意思的是安全机制的设计：使用者必须开一个独立于主账户的 “代理专用账户”，AI 只能动用这个账户里的钱；每笔交易发生都会即时推播通知，使用者随时能看到损益；而且可以一键切断代理的连线权限。信用卡端也是同样逻辑——给 AI 一张独立的虚拟卡，设消费上限，预设看不到主卡资料。

让我觉得有意思的是 Robinhood 官方的风险声明，写得相当直白： “我们不控制、不监督、不审查、不推荐也不审核这些AI代理”，资料一旦交给第三方 AI 服务商，风险由使用者自己承担。

在 AI 代理的大浪潮中，中小型企业能够如何提前做好准备，来应对这波趋势？

一、要考量将 AI 代理纳入网站的运作设计

过去大家担心的是 AI 会不会推荐你、提不提到你的品牌。Robinhood 这个案例显示，趋势已经走到下一步——AI 不只帮客户挑选，现在能直接帮他完成交易，整个流程人都不用自己按下 “确认”。

可以怎么做：检查你现在的下单、预约、付款流程，是不是只设计给 “人手动点击” 用的。哪怕只是一个简单的 API 或表单接口，都该开始规划。等 AI 代理真的普及时，没有这层接口的生意，可能连 “被串接” 的资格都没有，直接被绕过去。

二、给 AI 权限，不代表要交出全部权限

Robinhood 没有让 AI 代理直接碰主账户、主信用卡，而是开一个范围有限的 “代理专用账户/虚拟卡”：设消费上限、每笔动作即时通知、随时能一键断开。

可以怎么做：如果你的生意以后想让 AI 代理帮客户处理订阅、续约、自动补货这类重复性消费，这套 “子账户+上限+通知+一键关闭” 的框架可以直接拿来用。不需要大公司的技术资源，逻辑很简单，现在规划起来成本很低。

三、责任讲清楚，比发生事故才解释更安全

Robinhood 把责任划得很干净——不审核、不监督 AI 代理，资料一旦交给第三方，风险使用者自己承担。这其实是个很实际的风险管理范本。

可以怎么做：如果你打算让 AI 代理介入你的服务流程（客服机器人、自动下单、串接第三方 AI 工具都算），先把 “AI做错了算谁的” 写进使用条款或服务说明，不要等客户投诉了才想着补救。

标准一旦成形，早卡位的人占便宜

Robinhood选用Anthropic的MCP协议接入，等于借用现成标准，让Claude、ChatGPT、Cursor这些代理都能直接连进来，不用一个一个重新对接。

➜ 建议：留意你的产业里有没有类似的标准协议正在形成。如果有，现在花小成本先对接，比等市场成熟、大家都挤进去抢同一个入口时再做，便宜很多。

携带最后，企业决策人也可以问问自己：如果有一天，你的客户开始让 AI 代理帮他订位、下单、付钱，你的生意接得住吗？还是说，你连让它接进来的那个入口，都还没准备好？

文章参考自：Robinhood News Room、数位时代

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依赖经济来了！AI 抢占的不再是注意力，是你的决定权

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“依赖经济” 这个词，是 MIT 研究科学家 Aurélie Jean 和哈佛甘迺迪学院学者 Mark Esposito，在 2025 年 8 月的《LSE 商业评论》上提出的概念。

文章开篇就举了一个例子：ChatGPT 回你消息之前，画面上一定会先跳出那三个闪烁的小点，好像对面真的有人在打字。Jean 在一场公开演讲上点破，技术上根本不需要这样设计，它唯一的作用，就是让你以为对面坐着一个真人。

它要抢的，不是你的时间，是你的心

他聊到，过去 20 年，科技巨头抢的是你的注意力——让你停留越久越好，这是 TikTok、Instagram 那一套打法。但两位学者认为，生成式 AI 在做一件结构性不同的事：它要的不是你的眼球时间，是你对它的情感依赖。他们认为，这套生意赚的钱可能比注意力经济还多，但风险也一样高，甚至更高。

 

该文章还提到一个很有趣的心理机制：1966 年 MIT 做出第一个聊天机器人 ELIZA，它只会做两件事——把你的话重新问回去，再回一句 “我理解你”——明知道对方是机器，使用者还是对它产生了情感依附。60 年后的大语言模型聪明太多，但勾住人同理心的底层逻辑没变。研究人机关系多年的学者 Sherry Turkle 的说法，称之为 “共情降级”——当一个对象永远不会让你失望，你对真实人际关系里 “同理心” 的标准会被悄悄拉高，回头看朋友的回应反而变得难以忍受。

 

更进一步，文章谈到这种情感依赖正在变成决定权的转移——当 AI 变成你最信任的对象，让它接手 “这个该不该买” 几乎不用再说服你第二次。这会是人类历史上第一次，主动把决定权交给一个不需要人类下命令的东西。资本市场显然也嗅到了机会，AI 陪伴、代理式购物这类市场的成长预期都以十倍数计算，沃尔玛把库存直接接进 AI 助理的做法，也已经不是新闻。

中小企业接下来该做的 3 件事

看完这篇文章后，我一直在思考，“ 依赖经济” 这件事对中小企业和营销团队具体意味着什么。

 

第一件事，是重新理解 “被看见” 这件事的定义。 

 

过去做行销，比的是谁的 SEO 排名好、广告投得准；但当消费者愈来愈习惯先问 AI 再做决定，你的品牌信息够不够干净、够不够一致，会直接决定 I 推荐时会不会提到你。我会建议直接去问问 ChatGPT、Gemini 这类工具 “这个品类有什么推荐”，看看自己的品牌有没有出现，以及 AI 怎么形容你——这跟过去做 SEO 健检的逻辑很像，只是搜索引擎换成了对话式 AI。

第二件事，是想清楚 “信任” 要怎么累积。

依赖经济抢的是情感占有率，意味着品牌要抢的位置，不再只是消费者的购物车，而是他信任的那个小圈子。靠一次爆款内容冲流量，换不来这种信任，因为依赖感是靠一次次低摩擦、不出错的互动堆出来的，不是靠声量堆出来的。

第三件事，不要把所有筹码都押在 AI 这个新守门人身上。

十年前大家学到的教训是：太依赖 Google 排名、Facebook 演算法，平台一改规则你就被打回原点。AI现在是同一个风险，只是换了个面孔。所以这个时间点，反而更该把自己能掌握的客户关系做扎实——会员制度、社交媒体社群（IG、telegram、FB、Line）、自己的客户名单，这些是AI 怎么变都拿不走的资产，能让你不会 100 % 被这个新守门人牵着走。

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真正的 AI 转型，动的不是工具，而是流程

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越来越多企业开始把 “AI 转型” 挂在嘴边，但真正动到流程的，少之又少。大多数人做的，不过是让团队开始用 AI 工具，比方说 ChatGPT、Gemini 等，或者做了一个简单的 AI 助理，就觉得自己跟上了。

前阵子在 X 上看到 Late Checkout 执行 Greg Isenberg 写的一篇文章，他讲的东西跟我观察到的完全吻合，而且拆解得比我更系统，值得认真跟大家分享。

Isenberg 认为现在几乎每家公司都说自己在用 AI，但用 AI，和被 AI 重新设计过，是两件完全不同的事。

Isenberg 是这样说的：

“如果你只是在浏览器开了一个 ChatGPT 视窗，或者做了一个简单的 AI 助理，那叫 AI 辅助，不叫 AI 原生。两者的差距不是工具，是思维方式。”

他认为，AI 辅助公司问的是：“AI 可以帮我节省多少时间？” AI 原生公司问的是：“如果前面80 % 的工作都由 AI 处理，我的流程该怎么设计？”

 

这两个问题，决定了完全不同的组织架构、工作方式，以及最终的竞争位置。

他在文章里给出了五个步骤，我觉得逻辑很扎实，大家可以参考看看。

Step 1：从一个具体流程开始，不要谈 “全面转型”

不要一开始就设定 “让公司全面 AI 化”这种大目标，太抽象，落地不了。要挑一个具体的工作流程开刀，比如客服回复、新客开发、员工培训、合约审核。

选择标准很简单，那就是处理量大、规则明确、目前还在靠大量人力协调的环节。

Step 2：把工作流程拆解到机器能读懂的程度

挑好流程之后，要把它拆到极细。是什么触发了这个流程？需要什么数据输入？中间有哪些决策点？哪些决策需要人审批？哪些地方最容易出错？

这一步很多人会跳过，觉得麻烦。但跳过这步，后面的 AI 都是在沙地上建房子。

Step 3：把只存在于脑子里的规则写下来

这是整个过程里最枯燥、也最关键的一步。

你们公司的定价逻辑、客户沟通的语气、处理例外状况的规则，这些东西可能从来没有被系统性地整理过，只是某几个老员工 “懂”。AI 吃不了这种模糊的东西，你要把它变成白纸黑字，清清楚楚。

很多团队在这一步放弃了。但这正是 AI 能不能真正运作的基础。

Step 4：导入 AI，但要设好边界

让 AI 负责起草、分类、整理、总结这类工作。但凡是涉及风险的决策，必须保留人工审批。同时记录所有操作，定期审核结果，持续优化。

AI不是部署完就没事了，它需要被管理。

Step 5：用真实业务数字来衡量，不要看 “节省了多少小时”

节省时间只是表象。真正要追踪的是：转换率有没有提升、毛利率有没有改善、每位员工创造的营收有没有增加、错误率有没有下降、客户满意度怎么变化。

这些数字才能告诉你，转型有没有真正发生。

Isenberg 还提到一个数据：目前全球年营收超过 500万 美元、真正称得上 AI 原生的公司，不超过 1,000 家。

这个数字让我有点惊讶。

我们现在谈 AI 谈得很欢腾，但真正把流程重新设计过的企业，其实少得可怜。这不是技术问题，而是大多数人还停留在 “用工具” 的层次，没有动到真正需要动的地方，是流程、知识结构、和人的角色分工。

我自己观察下来，营销团队在这件事上有一个特别常见的误区——以为做了几个 AI 生成的素材、用 AI 写了几篇文案，就算转型了。但如果背后的工作流程没变，客户洞察的方式没变，决策的节点没变，那只是换了一个打字工具而已。

真正值得问的问题是，你现在的团队，有多少时间花在 AI 本来就可以处理的事情上？那些时间，原本可以用来做什么？

答案，才是你下一步该动的地方。

 

文章参考：X

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当 AI 成为标配，你的团队准备好了吗？

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最近看了一篇关于产学合作的文章，作者是台湾元智大学的老师，写的是大学教育和业界实务之间的落差。这篇文章相当具有启发性，因为他写的，不只是大学生的问题，而是很多企业正在面对的困局。

我自己这几年持续在关注 AI 落地的趋势，也接触过不少刚入职场的年轻人，慢慢发现一个规律：不是工具不够好，而是人没准备好。

问题不在 AI，在于你的团队根本不知道问题在哪

那篇文章里有一句话我觉得说得相当精准：企业一开始抛出的需求，通常很宏大——“我们要导入AI”，但这句话对实际执行来说，等于什么都没说。

而且这种情况并不少见。

老板有想法，团队听指令，结果做出来一个 “看起来很厉害” 的系统，却没有任何人能说清楚，这个 AI 在判断什么？数据从哪来？出错了怎么办？

这种项目不是在做工具，是在做表演。

三个落差，正在吃掉你的执行力

原文作者访问了一位从管理学院毕业、在业界历练多年的人才，他把学校和实务之间的落差归纳成三点：法规知识、技术工具、实际工作流程。

这三点放在企业内部推动 AI 项目时，同样成立：

  1. 法规与合规意识的缺失。 很多团队在做 AI 应用的时候，根本没想过数据隐私、客户授权、行业监管的问题。等到出事，才发现当初埋了地雷。
  2. 工具会用，但不懂边界。 团队可能已经在用 ChatGPT、各种 AI 工具，但不清楚这些工具适合做什么、不适合做什么。结果就是什么都丢给 AI，然后对输出结果照单全收。
  3. 流程没有跟着变。 AI 工具引进来了，但跨部门的协作方式、决策节点、谁负责验证结果——这些一个都没动。旧流程套新工具，效率不升反降，怨气反而更大。

你缺的不是工具，是 “专案管理心智”

这是我看完那篇文章最有共鸣的一点。

作者把这个能力叫做 “专案管理心智“——不是一堆证书，不是方法论，而是一种能把模糊的需求，拆解成可以执行的行动的思维能力。具体来说，有四个维度：

  • 能把大目标拆成有顺序的阶段
  • 知道每个环节该用什么技术、不该用什么技术
  • 清楚每个人在团队里扮演什么角色
  • 能用清晰有效的方式记录过程，让下一个人接得上

我观察下来，营销团队最缺的往往是第四点。大家很会开会，很会想 idea，但会议之后没有人知道到底决定了什么、谁负责什么、下一步怎么走。这不是 AI 的问题，这是执行力的问题。

三件事你现在就可以做

第一，在启动任何 AI 项目之前，先写一页 “意向确认书”。 不需要很正式，但必须写清楚：这个项目要解决谁的问题、现在卡在哪、期待改善哪个流程、哪些判断必须由人来负责。这一页纸能帮你过滤掉 60% 的烂项目。

第二，要求团队能说清楚三件事：数据从哪来、系统怎么判断、结果怎么验证。 如果没有人说得清楚，这个项目就没有资格上线。这不是苛刻，这是基本的专业标准。

第三，把 AI 放在它应该在的位置。 AI 很擅长归纳、摘要、提醒异常、生成草稿。但涉及品牌判断、客户关系、合规风险的决策，最后一关必须是人。不要把商业责任外包给一个语言模型。

最后，我想说一句实话，AI 不会让你的团队变强，它只会放大你团队本来的样子。如果你的团队现在执行力混乱、分工不清、需求模糊，AI 进来之后，这些问题只会更快暴露，更难收拾。

真正的竞争力，从来不是你用了什么工具，而是你的团队有没有能力，把一个模糊的问题，一步一步变成一个可以交付的结果。

这件事，AI 帮不了你。

 

文章参考：数位时代

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数码化救不了一个定位模糊的品牌

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我发现一件有意思的事。

每当一个品牌开始走下坡，第一个被端出来的解药，往往是数码化。上 App、做外送、搞会员系统，好像只要跟上科技，问题就会消失。

最近读到一篇分析摩斯汉堡困境的文章，深感启发。

文章指出摩斯首度出现本业亏损，核心问题不是经营不努力，而是数位化加速暴露了品牌长期积累的结构矛盾：门市空间太小，流程跟不上，体验持续下滑。作者借鉴了三个案例：星巴克因过度数码化亲手拆掉自己的 “第三空间”、奇波雷靠回归品牌根本和重新设计营运动线成功转型、台湾本土品牌王品在危机中选择先做品牌再造再启动行销。

我们能得出同一个结论，那就是数码不能违反品牌定位，转型要先回归根本。

我很认同这个方向。但我想从营销的角度，把这件事说得更深一点。

数码化是放大器，不是解药

数码化会放大你品牌现有的样子——定位清晰的品牌，数码化帮你加速；定位模糊的品牌，数码化只会把问题暴露得更快、更彻底。

零售业这几年普遍喊转型，很多品牌急着做电商、上直播、搞私域流量。但观察下来，真正做起来的，往往未必是砸最多资源在数位渠道的那一批，而是那些在数码化之前就想清楚 “我的顾客为什么要选我” 的品牌。

反过来，有些品牌花了大量预算做会员系统，结果会员数字好看，回购率依然低迷。原因很简单：系统收集了数据，但品牌本身没有给顾客一个值得回来的理由。工具掩盖不了品牌定位的空洞。

转型的顺序，很容易搞反

品牌在面对业绩压力时，决策顺序很容易变成这样：业绩下滑→赶快找新工具→上数位系统→发现没用→再找下一个工具。

这个循环很耗钱，也很耗人。

正确的顺序应该是反过来的——先搞清楚品牌的根本价值，把该有的体验做扎实，然后用数码化来扩大触及、提升效率。

日本一些老字号品牌在这件事上做得很清楚。他们拥抱数码化的原则是，线上渠道负责触达新客，线下体验负责建立信任。两条线各司其职，不互相妥协。不会为了加快线上出货速度，就压缩线下服务的质量，因为线下那个体验，才是品牌溢价真正的来源。

这跟很多品牌的思维完全相反。很多品牌把线下当成包袱，急着把资源全押到线上。结果线上跑起来了，品牌的独特性也跟着消失了，最终只能靠打折来维持销量。

一个值得认真想的问题

面对竞争压力，第一反应往往是：我们是不是应该做 App？要不要上某个平台？要不要跑个促销活动？

这些都不是错的，但如果在还没想清楚 “我的品牌为什么值得被选择” 之前就行动，工具投进去后，效果往往让人失望。

真正值得先问的问题只有一个：我的品牌，消费者当初为什么喜欢？那件事，我们现在还在认真做吗？

如果答案是肯定的，数位化会帮你把这件事说得更大声。如果答案是模糊的，再多的工具都只是在浪费预算。

品牌定位不是营销部门的事，是整间公司最优先的战略决策。数码化永远是最后一步，不是第一步。想清楚这件事，才是所有转型真正的起点。

 

文章参考：Line Today

文章的最后，我要来跟大家分享一项好消息！【怪兽学堂】邀请了 AI 达人，手把手来教你如何善用数字人打造超强个人 IP，提升竞争力！赶快点击这里了解详情！

本文作者：Cheryl

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4 个步骤，用 AI 帮你评估促销活动的效益！

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每到促销季，大部分营销人都在做同一件事：打开 Excel，从头开始拉一张试算表。折扣设多少、流量估多少、三种情境的转换率各是多少，逻辑每次都一样，但每次都要重新算一遍。

这件事大家都知道低效，但不知道怎么解。

最近看到一篇文章，作者正好把这个问题拆解得很清楚。她的切入点让我觉得很实用，整理出来跟大家分享。

首先，作者访问了一位做了十多年行销的朋友，然后作者给了一个解法：

与其让 AI 帮你预测，不如让 AI 帮你建一套可以反复用的自动化试算工具。

她整理了四个步骤，我觉得各位可以直接使用。

Step 1：先把你的决策逻辑说出来

这是最关键的一步，也是很多人跳过的一步。

你要告诉 AI 你平时怎么思考、操作顺序是什么，例如：“我会先设定折扣，再预估流量，最后算三种情境的转换率。” 同时说清楚你的商业目标，是要避免缺货，还是防止库存积压。

AI 不会读心术，你的逻辑不说出来，它只能自己猜。

Step 2：让 AI 先问你问题，再动手

这个动作很小，但效果很明显。

在你的提示词里加一句：“请先问我几个问题，确认完全理解我的逻辑后再开始。”

这个 “反向确认” 机制能让 AI 把你漏掉的变数补出来，减少产出一堆你用不上的东西的概率。

她给了一段完整的 Prompt 范例，逻辑是：

设定原价和折扣→预估广告流量与自然流量→三情境转换率→各情境的订单、业绩、成本、利润、ROI→对照库存判断缺货或滞销→提出备货建议，最后要求AI做成一个 HTML 互动试算工具。

Step 3：先确认公式对不对，再提修改要求

拿到初版之后，不要急着说 “这个不对那个要改“。先检查每个计算逻辑是否正确，比如利润是不是等于营收减成本。确认没问题了，再一步一步提出调整需求。

先求有，再求好。分步走比一次说完更有效率。

Step 4：工具建好之后，就只需要改一个数字

这才是真正节省时间的地方。

转换率假设变了，换了一款成本不同的产品，只需要动一个数字，所有数据即时更新。老板临时问起，直接截图，干净利落。

这四个步骤看起来是在教你用 AI，但我觉得它真正在逼你把自己的工作逻辑整理清楚。

 

很多人觉得 AI 没用，其实不是 AI 不行，而是自己也说不清楚 “我到底是怎么做决策的”。当你连自己的思考流程都讲不明白，给AI的指令自然也是模糊的，产出当然一团乱。

所以在你打开任何 AI 工具之前，先问自己一个问题：如果要把这件事交代给一个新人，我能用五分钟说清楚吗？

能说清楚的，才能交给 AI。说不清楚的，不是 AI 的问题，是你还没想清楚。而这，才是真正值得花时间的功课。

 

文章参考：数位时代

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本文作者：Cheryl

毕业于拉曼大学中文系，曾任新闻记者、文字编辑及节目主持人，后转战营销行业，专注于文案撰写。无论是新闻报道还是品牌营销，都擅长透过文字挖掘深度、传递价值，尤其注重思维启发。希望能透过文字，为读者带来新的视角，拓展认知，让每一次阅读都成为思考的契机。

体检报告看不懂？丢给 AI，它帮你翻译红字

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AI 能帮你做很多事——写文案、改代码、做简报。但有一件事很多人还没想到：把体检报告丢给它，让它当你的健康翻译官。

每年拿到体检报告，大多数人的反应都一样，翻到最后一页，看到一堆红字，不知道哪个严重、哪个可以等，然后把报告压在抽屉里，再也不管。

AI 没办法替代医生做诊断，这一点必须说清楚。但它可以做一件很实用的事：把那份你看不懂的报告，翻译成你听得懂的语言，然后告诉你下一步该怎么做。

 

AI 可以帮你做这三件事

01 辨别红字的"急迫等级"

红字不是只有一种严重程度。以肝指数为例，正常上限是 40，你测出 50，AI 会告诉你这是小幅偏高，可以先从调整作息观察；但如果大幅超标，AI 就会直接建议你尽快就医。知道哪个要马上处理、哪个可以先观察，比一看到红字就恐慌有用得多。

02 揪出红字背后的生活习惯

很多异常数值，其实跟日常习惯直接挂钩——晚睡、喝酒、久坐、饮食不规律。AI 会主动向你提问，帮你梳理哪些生活方式可能是问题根源。这样去看医生的时候，你也能更具体地跟医生说明，而不是只会说  "我不知道为什么红字"。

03 生成"正面表列"的每日健康清单

不要让 AI 给你一堆 "你不能做什么" 的负面清单——那只会让人更抗拒。换个方式，请它根据你的报告，设计每日可以打勾的正向习惯清单，比如 "今天有没有睡满 6 小时？" "今天有没有喝够水？" 当你发现自己能打勾的项目越来越少，自然就会意识到问题在哪，而不需要被人指责。

直接复制这段指令，轻松让 AI 解读你的体验报告

把绿色部分换成你的实际数值，丢给 AI 就可以开始了。

提示词

 

我的体检报告中，[异常项目] 数值是 [数值]（正常范围 [正常值]）。请帮我：

  1. 判断偏离程度大还是小，需要立刻就医还是先调整生活？
  2. 针对这项红字，设计 10 项每日健康好习惯 Check List（正面表列），让我每天打勾追踪。
  3. 请先向我提问，收集足够资讯后再回答。

 

资料来源：数位时代

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毕业于拉曼大学中文系，曾任新闻记者、文字编辑及节目主持人，后转战营销行业，专注于文案撰写。无论是新闻报道还是品牌营销，都擅长透过文字挖掘深度、传递价值，尤其注重思维启发。希望能透过文字，为读者带来新的视角，拓展认知，让每一次阅读都成为思考的契机。

顾客手机里找不到你，你的店等于不存在

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你上一次因为 "手机找不到" 而放弃一间餐厅，是什么时候？

我想，这很常发生！

若没有 Google Maps 评价、Grab 上搜不到、WhatsApp 问了没人回，现在的消费者不会给你第二次机会，直接划走，换一间。这不是挑剔，这是习惯。而习惯一旦形成，几乎不可能靠口碑扭转回来。

不久前看了一篇关于台湾早餐连锁品牌麦味登的转型案例，才觉得有人把这个逻辑讲得足够清楚、也做得足够彻底，彻底到值得马来西亚的餐饮业者认真研究一遍。

手机点不到的店，对消费者而言基本上不存在

台湾连锁早餐店麦味登第二代接班人卓靖倫在接手品牌后，定下了一个很强硬的判断："手机点不到的店，对消费者而言基本上不存在。" 然后他做了一件在台湾连锁餐饮业很少见的事——要求将近旗下的门市，全部同步升级到最新的数字系统，直接研发自家的 APP 点餐、外送等，没有例外，没有老店用旧系统的妥协。

代价是，门市数从高峰的 1500 间腰斩到 900 间。跟不上的加盟主，流程很清楚——辅导、稽核、警告，还是跟不上就解约。8 年，关掉了将近一半的店。

但换来的是什么？来看数字：

更关键的一个数字：复数店加盟主（一个人管多间店）的比例，从以前的 5% 跃升到 27%。换句话说，现在有将近三成的加盟主，靠着系统支持，一个人撑起多间店的运营。这就是他们所说的 "一人管多店飞轮"。

 

这 3 项策略，撑起麦味登的成功

以下是麦味登铁腕推行的 3 项策略，让这家 38 年老字号，跟上时代的脚步，彻底转型。

策略 01：铁腕统一，不留缺口

推出 “麦味登 App 2.0”、“店长管理 App”、“智慧总部App” 三套系统，用来掌握每间分店的即时营业，也规定所有门市用同一套系统，从订货、排班到会员数据全部打通。总部可以实时看到每一间分店的营业动态。这听起来理所当然，但在连锁加盟体系里，愿意这样执行的品牌极少——因为推行起来会掉店，会得罪老加盟主，短期很痛。

策略 02：AI 工具降低管店门槛

严选愿意跟得上时代的加盟主，培训他们使用系统，比方店家善用 “店长 APP 2.0” ，就能根据商圈人流、附近活动、天气预测来推荐安全库存量和排班组合。以前一对夫妻经营一间店都忙不过来，现在一个加盟主有能力管多间。人力和物料可以跨店调配，同商圈的多间店还能互相导客，综效明显。

策略 03：从卖餐点转向掌握个人喜好

麦味登菜单只有 170 种产品，但光是 "三明治要不要对半切、厚片要烤多焦" 这些备注，就可以延伸出超过一千种组合。他们现在做的，是把每一个会员的习惯记录下来，依黏着度分级贴标，推送个性化优惠。卓靖倫说得很直白："谁能最好记住每一位会员的喜好，会是产业下一个关键决胜点。"

马来西亚餐饮业者，可以学到什么？

在营销行业这些年，我观察到一个很普遍的现象：很多老板知道要 "数字化"，但把数字化理解成开个 Instagram、注册个 GrabFood 就算了。

麦味登这个案例让我想说的是，数字化其实有三个层次，大部分马来西亚餐饮业者还停在第一层：

 

第一层：曝光数字化——开社媒、上外送平台，让人找得到你。这是入场券，不是优势。

第二层：运营数字化——库存、排班、财务数据打通，总部实时看得到每间店的状况。这是麦味登花了 8 年才做到的事。

第三层：关系数字化——记住每一个顾客的习惯，用数据做个人化，把 "回头客" 变成 "定番客"。这是他们现在在布局的下一步。

 

马来西亚餐饮市场的竞争比很多人想象的激烈得多。麦当劳、KFC 这些国际品牌有完整的数据系统；Grab、Shopee Food 掌握着外送流量的入口；连 99 Speedmart 都在卖早餐了。独立餐厅和中型连锁品牌被夹在中间，如果只靠口味和地点，护城河会越来越浅。

 

我不是说每一个马来西亚餐饮老板都要立刻建三套 App。但有几件事，我觉得是现阶段可以开始做的：

一、把会员数据收起来，哪怕只是一个简单的 WhatsApp 群或积分系统；

二、开始追踪每间店的基础运营数据，不要靠感觉在管生意；

三、想清楚你的品牌在顾客手机里是什么位置——是经常出现，还是只有他们路过才想起来？

 

麦味登最让我佩服的不是他们的 App 多厉害，而是那个决策背后的清醒：他们知道短期掉店是代价，不是失败。很多品牌在扩张的时候，最怕的是店数下滑，因为那是面子问题，是向加盟主交代的问题。但麦味登选择用 8 年时间关掉将近一半的店，换来系统的一致性，再用这个一致性去撬动营收翻倍。

 

所以，你以为你在经营一门生意，但顾客只记得他们的体验。 体验是否一致、是否方便、是否记得他们——这三件事，才是让人一再回来的真正原因。而这三件事，在今天的市场环境里，没有系统支撑，靠人工是做不到的！

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ChatGPT 图片生成大升级！8 个指令生成超好看的图片

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OpenAI 近期推出 ChatGPT Images 2.0 很厉害！

主打更强的文字渲染、多语言支持与视觉推理，让用户在生成图片时，用一句提示词就能锁定画风、构图与情绪。

为了想更进一步学习 ChatGPT Images 2.0 的生成图片的技巧，我挖到了最近很火的一篇文章，这位 日本创作者 教大家如何把一张日常随手拍的照片，通过提示词快速转化为有明确用途的成果。比如照片可以进一步变成手绘注解风、食物宣传图、电影海报、读书笔记或社交媒体 IG 图卡，让 AI 图像工具更贴近社交内容、品牌营销与日常创作需求。

我把最常用的 8 种风格整理出来，每个都附上可以直接复制贴上的指令。适合做社群内容、品牌素材、知识图卡的人参考。

01 日系白边手绘风

拍了甜点或咖啡想发限动？这个风格会在照片上加手绘线条、手写日文注解，出来的效果像 IG 上那种有质感的生活风博主在记日记。

.

 

指令

请观察照片中出现的元素，并为每个元素加入有意义的手绘注解。使用像白色笔画出的细手绘线条，线条要有一笔画风格，随性、略带不均匀感，沿着物件外轮廓加上描边，用箭头或虚线引导视线。文字使用日文手写字风格，短句、情绪感，像日记一样自言自语。饮料描述味道与心情，食物描述口感，空间描述氛围。整体像 Instagram 限时动态风格，时髦感，带点轻松不费力的氛围。

02 杂志编辑草图风

想让照片看起来像时尚杂志内页的编排草稿——有裁切线、手写注记、编辑备注。适合餐饮、空间、品牌美学相关的内容，加一点 "未完成的设计感" 反而很高级。

 

指令

请将这张图片转化为杂志编辑草稿风的视觉版面。画面保留主体物件，同时加入细框线、裁切线、手写注记、小标题、页面编号、简短旁注与排版参考记号。整体版面请有明确留白，呈现有设计感但不过度完成的状态，像一本风格杂志的内页草稿。色调维持干净、时髦、自然，文字风格简洁，像编辑快速记下的概念备忘。

03 读书笔记风

把文章网址或图片丢进去，直接生成一张有手写感的重点笔记图。做知识型内容的人超实用——读完一篇文章，5 分钟出一张可以发的摘要图卡

 

 

指令

请将这张图片或主题内容转化为读书笔记风。整体版面请像一本有质感的学习笔记页，包含手写感标题、重点底线、简单框线、小箭头、便利贴感区块与清楚的段落分类。请让内容看起来像真的有人阅读后整理出的重点，而不是过度制式的简报。文字排版清楚、自然、有层次，适度保留留白。整体风格要有知识感、温度感，像社群上会被存起来的读书笔记页。

04 清晰资讯图卡风

想做一张让人看一眼就懂、愿意分享转发的图卡。信息层级清楚、图示可爱但不幼稚，适合数据呈现、步骤教学或产品亮点整理。

 

 

 

指令

请将这张图片或主题内容转化为清新资讯图卡风。画面请有清楚的资讯层级、可爱但不幼稚的小图示、简洁标题、分段重点与容易阅读的版面。整体请呈现清新、轻松、好懂、适合社群分享与收藏的视觉感。色彩柔和，版面整齐，重点一眼就能看懂。可以加入小插图、符号、简单框线与标签设计，但不要太复杂。整体像一张会让人愿意截图保存的社群图卡

05 社群轮播贴文

把文章网址贴进去，直接生成 6 张可发布的 IG 或是 Threads 轮播图。一套内容从文字到图卡，以前要设计师做半天，现在几分钟搞定。

 

指令

请根据我提供的内容，制作一组适合社群宣传使用的 Instagram 轮播图，共 6 张，尺寸为直式 4:5 比例（1080 × 1350）。全程使用简体中文，内容请直接整理成可发布的轮播贴文形式，版面以手机阅读为优先，做出清楚的大标题、简洁的重点层级与容易停留观看的视觉结构。文字简短有力，重点明确，不要塞太多内容。可加入简单色块、框线、标签、小图示或装饰元素，但仍保持干净俐落。整体风格时髦、好懂、适合分享，成品看起来完整、清楚、可直接使用。

06 迷你品牌广告风

有明确主体、简短标语、干净版面，带一点 campaign 质感但不像传统广告那样强硬。适合中小品牌用手机拍的产品照，想让它看起来像正在沟通品牌故事。

 

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指令

请将这张图片转化为迷你品牌广告风的视觉。保留清楚的主体焦点，让物件成为画面中心，并搭配简洁有质感的排版、少量文案与像品牌标语的短句。整体风格请精致、干净、时髦，同时保留社群内容的亲切感，不要太像正式商业广告。文字数量不需要多，但要有品牌感。版面清楚、有留白、有层次。整体氛围像一张适合放在品牌 Instagram 或 campaign 首图的小型形象视觉。

07 食物宣传风

比日系手绘风更偏商业用途。放大食物的质地、光泽和层次，搭配乾净背景与简短促销语句，让手机随拍的食物照看起来像餐厅主视觉。

 

 

 

指令

请将这张图片转化为迷你品牌广告风的视觉。保留清楚的主体焦点，让物件成为画面中心，并搭配简洁有质感的排版、少量文案与像品牌标语的短句。整体风格请精致、干净、时髦，同时保留社群内容的亲切感，不要太像正式商业广告。文字数量不需要多，但要有品牌感。版面清楚、有留白、有层次。整体氛围像一张适合放在品牌 Instagram 或 campaign 首图的小型形象视觉。

08 电影海报风

把人物照、街景或旅行照变成有戏剧张力的电影海报。加入片名感字体、宣传标语、强烈光影，让日常照片瞬间有故事感。活动宣传主视觉也很好用。

 

 

指令

请将这张图片转化为电影海报风格。让画面具有强烈叙事感、情绪张力与主视觉焦点，看起来像一部电影的正式海报。请强化光影对比、角色或物件的存在感，以及整体构图的戏剧性。可以加入片名、大字标题、副标语、上映宣传语或演员名单风格的小字排版。整体风格请有电影感、故事感与视觉冲击力，请依照原图氛围决定是温柔、浪漫、神秘或带点史诗感。

这 8 个指令对做社群内容、品牌素材的人来说，可以直接省掉不少重复劳动。我自己用下来，最喜欢的是读书笔记风（03）和社群轮播贴文（05）。

当然，AI 生图不是一次就完美，要多试几次、微调指令，它才会越来越贴近你要的感觉。但这个工具的起点已经高很多了，值得花时间摸熟！

 

文章来源：数位时代 、日本网络创作者 Jinka 文章

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当低价不再是护城河，品牌靠什么活下去？

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最近看了一篇《数位时代》专访  LG 电子亚洲代表金载成的深度访谈，觉得很值得拿出来跟大家聊一聊，尤其是现在很多行业都在经历类似的压力，也就是中国低价竞争横扫市场，势头越来越猛，品牌的生存空间被挤压得越来越窄。

 

该篇访谈指出，中国家电品牌（TCL、海信、小米）目前的全球市占率在 2025 年初已合计达到 31.3%，首次超越三星与 LG 的 28.4%。日系品牌纷纷选择妥协，比方说索尼电视业务让 TCL 控股，东芝白电卖给美的。三星在中国的冰箱和洗衣机市占率跌破 0.5%，快撑不住了。

这股 "红色海啸" 的本质很简单：规模经济 + 供应链压缩成本 + 低价攻城略地。这套打法在家电、手机、新能源车行业屡试不爽。面对这种竞争，你要么跑，要么找到别的出路。

而 LG 选择了留下来打，而且交出了一份不错的成绩单——2026 年第一季度营业利益年增 33%，市占率不降反升。金载成透露，他们靠的是三个策略来获得亮眼的成绩，我觉得每一个都值得细看。

策略 01：不只守高端，主动填满整个价格带

LG 过去太专注高端，给了中国品牌可乘之机——中低价格区间是空白的，对手直接就切进来了。LG 的反击不是打价格战，而是整合越南、泰国、印尼等亚洲生产基地，通过极限压低制造成本，推出覆盖各价格段的产品组合。高端继续守住利润，低端也能跟对手正面竞争，不让市场份额有缺口。

策略 02：把 AI 做成 "用了就回不去" 的体验

LG 把 AI 定义为 "情感智慧"（Affectionate Intelligence）——不是让机器更聪明，而是让机器更懂你，更同理你。比如洗衣机能识别衣物材质、脏污程度，自动决定洗涤方式；冰箱会学你的开冰箱时间，在你回家前提前加强制冷。这种设计逻辑不是在堆功能，而是在建立习惯依赖——一旦用户体验过，就很难接受回到 "傻家电"。这是低价竞品最难复制的东西。

策略 03：用订阅制锁住年轻用户，把产品变成关系

针对 20–30 岁、高通膨下购买力有限的年轻消费者，LG 推出家电订阅制——不用一次性掏大钱买冰箱洗衣机，按月付费就能用高规格产品，还附带长期维护服务。这个业务目前全球年营收已突破 1 兆韩元。更重要的是，这不只是降低入手门槛，而是把"买一次"变成"长期关系"，品牌黏着度自然就上来了。

我认为 LG 这三个策略放在一起看，其实是一套很完整的商业逻辑：硬件端控制成本、扩大覆盖；软件端用体验拉开差距；商业模式端用订阅制锁定长期用户。而且三个方向必须同时发力，缺一不可。

 

而我特别想聊策略二。

很多企业现在谈 AI 都在讲参数、讲模型、讲功能有多强，但用户真正在意的从来不是这些。用户在意的是：这个东西能不能让我的生活轻松一点？能不能少动一次脑？LG 把 AI 的价值锚定在 "减少用户劳务" 而不是 "展示技术实力"，这个出发点是对的。

这个逻辑对中小品牌也适用。你不需要有 LG 的体量，但你需要想清楚一件事：你的产品或服务，有没有在帮用户建立一个 "用了就回不去" 的习惯？如果没有，那价格一旦被对手压低，你就很容易被替代。

而面对低价竞争，很多品牌的第一反应是跟着降价，或者干脆逃进高端市场躲避。但 LG 这个案例告诉我们，这两个极端都太被动了。

 

要有竞争力的成本，也要有难以复制的使用体验

 

真正的出路是，在成本上做到足够有竞争力，在体验上做到难以复制，在商业模式上建立长期关系。这三件事，不是选一个，是要同时做。

我认为品牌主可以常问自己一个问题：如果明天有人卖跟你一样的东西，价格比你低 30%，你的客户会不会走？如果答案是 "会"，那你现在要做的不是去打价格战，而是去找那个让客户留下来的理由——然后把它做得足够深，深到对手复制不了。

 

文章参考：数位时代

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