午餐的約會。
大家藉著中午休息的空檔，分享了最近在研究 AI 應用的心得。我們暢談了在地端封閉式的使用模式，以及各大語言模型（LLM）可以應用在工作和生活的不同場景。
隨著投入研究的時間越來越多，我們發現琳瑯滿目的工具並不是最重要的。關鍵在於如何運用這些工具，解決實際的問題和需求。
有時感到獨自摸索很孤單，缺乏不同觀點的交流實在可惜。因此，我們希望未來能夠有更多這個領域的意見交換，這對於職涯發展和個人競爭力的提升，相信會有正面的影響。
近日 OpenAI 推出了 Deep Research，雖然暫時只提供給每月支付兩百美金的 Pro 用戶，但很多人試用後都稱讚這個 Agent AI 真的很好厲害（Deep Research 是什麼？實測介紹 ChatGPT 深度研究新功能），而除了 OpenAI 推出這個服務之外，Hugging Face 也重現了一個基礎版的類似智慧代理架構，（Hugging Face挑戰OpenAI Deep Research，24小時打造開源智慧代理系統），有興趣的人可以點擊這裡測試使用。
這個自動代理 AI 的運作原理，主要運作是分為幾個步驟：首先會將使用者輸入問題進行類型跟關鍵字拆解，然後進行相關資料查詢。接者則是透過網路搜尋的結果進行不同來源的比對，這其實也是部分資料提示工程師提升 LLMs 精準度的作業方式之一。然後會將這些資料進行過濾篩選跟提取，最後產出結構化的報告。因此它結合了自動代理（AI Agent）、多步推理 （Chain of Thought, CoT），以及檢索增強生成 （Retrieval-Augmented Generation, RAG）三種核心技術。
而在 OpenAI Deep Research 服務推出之前，Google 的 NotebookLM 也提供了類似的應用場景。NotebookLM 也包含了資訊整合跟分析，但需要使用者自行提供資訊的來源。同時它也有自動化研究流程，系統會預設一些提示詞，導引使用者減少人工介入並提升使用效能。我認為 NotebookLM 適合彙整已有明確資料來源的項目，而 Deep Research 則適合探訪一個我們未知的主題，如我下圖所顯示的。
我的使用範例是要求：「以鑽石與氮化硼切削工具的市場專家，幫我搜尋網際網路上面近三年的市場調查分析，如果以全球市場來看，有哪些區域的廠商對這樣的產品有需求。同時以台灣的製造商，哪些區域適合我們去拓展市場。請給我市場分析的來源跟數據相關資料，並提出為何適合台灣製造商開拓的原因。」這個議題我不知道要到哪裡蒐集有用的資料，所以透過網路代理工具可以大幅減少我的時間。而我之所以進行這些資料的查詢，是因為幫朋友給予一些製造業產品外銷的建議，由於 AI 工具的輔助，以往我要花上三到五天才能蒐集完資料並產出一份產業建議報告，在這些工具的輔助下，我只用了四個小時就處理完畢。
回到 NotebookLM，前陣子在 Threads 上看到有人大力推薦，應該要透過它的一個「語音摘要」功能，然後將自己的履歷丟進去，看看語音摘要會生成什麼樣的介紹。而相信透過這個介紹，大家都會得到心靈方面的撫慰。我也開始努力在找下一份工作，所以也就找時間測試了一下。這個雙人語音對話的功能，我在上一篇《DeepSeek：AI模型效能與成本革命》有介紹過，當時是利用語音摘要，以 Podcast 的型態來介紹 DeepSeek。
新的一年我參與的讀書會首個討論議題是「組織改造跟文化核心如何提升作業績效」。這個議題銜接去年底的「年終績效考核」討論,其中不少人都提到《影視颶風》作為例子。因此我想分享自己對工作流程、組織以及文化如何提升團隊作業績效的看法。
◎系統與功能的迷思
我前公司的老闆大約每三個月就會提出系統與功能方面的需求,認為工作全面資訊化、系統化後,就能避免人員出錯,並以最有效的方式作業。這個想法本質上是對的 - 有了自動化和資訊系統的輔助,確實能讓人員將心力投注在更有價值的工作上。關於這點,我們可以從《影視颶風》的影片「影視颶風的100個員工,上班都在做點啥？飛書辦公體驗分享」中得到很好的印證。
◎《影視颶風》的演進歷程
從影片中可以看到《影視颶風》不同職位工作者的工作模式與環境。但這樣的工作流程並非一蹴可幾,而是在八年間經歷了多次改變與調整,中間也曾面臨過工作流程與管理的困境。感謝 Tim 在 Youtube 頻道上的分享,不論是 QA 問答或《影視颶風》內部的工作內容分享,都讓我們看到這間公司不斷求變的態度,完全符合他們「無限進步」的 Slogan。
話說第一個採訪的剪輯工程師姚志浩，提到他想購買的整套圖馬司特方向盤，這讓我想起我們午休時間，一群工程師在開歐洲卡車模擬遊戲的場景，所有的工程師想法都是差不多的。
在《AI 助力產品規劃與市場洞察的應用》一文中，我說明了產品開發階段中涉及「揣摩上意」、「集思廣益」以及「市場分析」的部分。而在《透過 AI 進行商業模式與市場份額的分析》一文中，我進一步探討了如何展開「商業模式」與「市場份額」的分析，並以 AI 工具輔助的實例作為說明。本篇文章將進一步聚焦於產品開發過程中的功能規劃與系統結構設計，說明如何有效與開發團隊協作，並最終成功完成產品的開發與上市。
◎團隊角色與分工
在網路平台服務的開發中，團隊通常包括以下角色：產品負責人/專案經理、系統分析師/功能企劃者、UI/UX 設計師、前端開發者、後端開發者、SRE 工程師、QA 工程師。如果產品還包含 APP 或資料分析功能，則還需 APP 開發者與資料工程師參與。對於規模較小的公司，一人身兼多職的情況並不少見。
無論組織規模大小，各有其優劣，但保持高效能與競爭力的關鍵在於團隊內部的協作。我在《逐步打造高效開發團隊的經驗談》中有提到，團隊分工與協作是一個長期且需不斷滾動優化的重要課題。
當產品從商業規劃轉向技術實作，就像建築設計產業中，從需求溝通到結構圖繪製的過程，以及最終由工班完成整個建築結構與內裝設計工程。系統分析師和功能企劃者的角色，類似於建築師和室內設計師；SRE 工程師則如同結構技師；後端、APP、前端開發者及 UI/UX 設計師則像是各類型的工班；QA 工程師則負責驗收成果；產品負責人則是協調整個項目的管理者。
◎流程與文件的重要性
產品開發的第一步通常是撰寫產品規格書，內容涵蓋功能結構文件與產品架構圖。這些文件會在啟動會議中進行討論，以確認功能可行性，並細化成可執行的工作任務與工時規劃。工時分配包含規劃、開發、測試、修正、驗收五個階段。
有了產品規格書後在細部設計階段，UI/UX 與前端開發人員負責功能頁面的規劃，並與後端及 APP 團隊同步協作。功能企劃者則需負責在交付產品規劃的同時，也定義驗收標準，由 QA 工程師執行測試並反饋問題，確保最終成果符合需求。
下圖是我以 ChatGPT 生成 Mermaid 格式的語法，然後再透過 Draw.io 輸出的開發流程圖，原則上多數開發團隊應該都是以類似的模式在進行。
附帶一提，我曾遇到一些團隊忽略文件的重要性，僅以簡單的思維圖與不斷的會議討論進行需求傳達與確認，但過程缺乏完整的會議記錄僅憑與會者各自的記憶，這進一步導致在驗收階段 QA 無法有效測試，也不清楚驗收的真正標準。這種模式有時會被以敏捷開發的名義掩蓋，甚至轉而批評文件化流程浪費時間。我贊成功能需求變化過大的開發，可以省略很多文件規劃的步驟，畢竟有可能規劃剛做完需求又改變。而另一種是在開發的程式語言其架構、註解與歸檔都做的很好的狀態下，也可以省下一些不必要的文件，這些都可以讓時間更有效的運用在開發本質上。但我不認為什麼都不留紀錄，只留在每個開發者的腦海裡這一件事，會是一個妥當的開發模式。
我認為敏捷開發應注重需求切割與快速迭代，而非完全放棄文件的存在。快速迭代是為了跟著市場的變化來進行開發，但市場的真實需求變化其實沒那麼快，最大的問題是我們需求作業沒有到位，而這跟有沒有文件化完全是兩回事。
◎引言
在上一篇《AI 助力產品規劃與市場洞察的應用》中，我分享產品開發過程中「揣摩上意」、「集思廣益」、「市場分析」的方式與經驗，這一篇我將接續分享「商業模式」、「市場份額」如何展開，並以「會員紅利系統」與「訂閱服務機制」應用在：健身俱樂部、電子商務平台、餐飲連鎖品牌、共享辦公空間、娛樂與影城、旅館住宿集團與OTA，這六種類似的產業，作為參考的範例。
當我們已經確認了前段的需求，並且做了市場的需求分析與調查之後，再往下就需要思考我們想推出的解決方案或服務，其商業模式應該如何展開，才能夠確保有足夠的獲利支撐這個產品。同樣的也應該預估產品在市場中潛在的影響力跟競爭地位，並制定一個有機會達成的市場份額，在之後的銷售規劃上才能圍繞這個目標來進行。
以下將延續上篇探討「會員紅利系統」與「訂閱服務機制」這兩種商業模式在不同產業中的應用，包括健身俱樂部、電子商務平台、餐飲連鎖品牌、共享辦公空間、娛樂與影城、以及旅館住宿集團與 OTA。此外，還會介紹如何透過市場份額的分析來評估這些模式的潛在商業價值。
◎會員紅利系統與訂閱服務機制的商業模式
⦿會員紅利系統的商業模式
•積分累積與兌換：通過用戶的每次消費累積積分，這些積分可以用於兌換商品、優惠券或免費服務。這種模式的優勢在於能夠提高用戶的重複消費頻率，增強品牌忠誠度。適合各類高頻率使用場景，例如餐飲、零售與健身。
•推薦獎勵：用戶通過邀請新會員加入可獲取額外積分，這種方式不僅能增加新客戶，還能提高現有會員的參與感與忠誠度。這種模式適合需要快速擴大用戶基數的行業，如共享經濟平台與電子商務。
•分級會員制：根據積分的累積，會員可以晉升至不同等級，每個等級享有不同的專屬權益，例如折扣、升等、獨家活動邀請等。這樣的層級設計能激發用戶進一步消費以達到更高的會員等級，適合娛樂、影城及旅館住宿集團。
⦿訂閱服務機制的商業模式
•固定費用訂閱（預收）：用戶每月或每年支付固定費用，以獲取無限次使用特定服務的權利，例如健身房的月卡或電影院的 A-List 計劃。這種模式的優勢在於現金流穩定，並能提高用戶的使用頻率。
•增值服務訂閱：在基本服務之外，提供額外的增值服務，這些服務可能包括專屬內容、特別折扣或專屬活動。此模式適合電子商務平台與共享辦公空間，能吸引願意支付更多的用戶。
•按次消費訂閱：結合按次消費與訂閱模式，用戶支付較低的訂閱費用後可享受每次消費的額外優惠，例如餐飲連鎖品牌的飲品訂閱服務。這樣的模式能夠兼顧穩定收入與促進消費頻率。
•多元化訂閱：提供不同層級的訂閱選擇，每個層級對應不同的服務範圍與權益，例如共享辦公空間的基本會員與高級會員服務。這樣的多元化設計能滿足不同消費能力的用戶需求，並最大化收入潛力。
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