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做 B2B 業務7+年,一路鑽研各種銷售技能。這些技能能把我帶去哪?老實說,我也沒個底。但就像郝哥說的:「從1到 100會變成怎樣?我不知道,但到時候的我,肯定跟現在不一樣。」有點繞口,但越想越有道理,不是嗎?
在正常的世界中叛逆
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批判才能刺激思考,思考才能產生問題,問題才能想出答案。
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在正常的世界中叛逆
2026/04/15
【批判思考】當品牌用「脆弱」來換取你的信任,AI 時代追求真實感,可能是一場更精緻的操控
社群媒體上的 AI 內容疲乏,讓品牌開始強調「真人感」與「不完美」。但當我們仔細拆解這條邏輯鏈,會發現一個令人不安的結論:消費者渴望的「真實」,本質上是渴望看見人類的脆弱,而品牌一旦學會刻意展演脆弱來觸發同理心,這條路就不再通往真實,而是通往一種更高明的情感操控。
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AI內容疲乏
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品牌真實感
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社群媒體信任
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在正常的世界中叛逆
2026/04/14
【商業筆記】從百年專利到軟體定義汽車:我在賓士 (Mercedes-Benz) 轉型史中學到的商業思維
百年汽車發明者 Mercedes-Benz 如何面對特斯拉與中國比亞迪的強勢夾擊?當傳統內燃機的專利護城河失效,車廠該如何轉型?本文透過拆解賓士的歷史併購、品牌命名故事,到近年「三年推出40款新車」的超高迭代戰略,探討汽車產業從「賣硬體」轉向「持續軟體服務」的關鍵升級。
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MercedesBenz
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賓士轉型
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電動車市場
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在正常的世界中叛逆
2026/04/13
【批判思考】柯達真的能靠「底片復興」再活一百年嗎?
柯達執行長宣稱要讓這家百年企業重生,策略核心是擁抱底片復興潮與品牌資產。但這篇 CNBC 報導背後藏了多少未經驗證的假設?從「年輕人真的會持續買底片嗎」到「品牌知名度能換成營收嗎」,本文逐一拆解報導中的邏輯漏洞,並提出跨界思考的可能性。
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隱含假設
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學習
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執行長
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在正常的世界中叛逆
2026/04/12
【批判思考】車鈴穿透降噪耳機就能解決交通安全?Škoda DuoBell 背後的 9 個隱含假設
在降噪耳機普及、自行車騎士遽增的現代都市,Škoda 與索爾福德大學合作推出 DuoBell 特製車鈴,以特定頻率和敲擊聲穿透降噪防護網,提高行人反應距離。然而,此創新設計依賴多項隱含假設,並引發關於責任歸屬、潛在風險、技術演進及根本性交通規劃的討論。
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耳機
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行人
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自行車
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在正常的世界中叛逆
2026/04/11
【批判思考】OpenRice 進軍台灣,真的能解決我們的訂位問題嗎?
OpenRice 看準台灣訂位系統零碎化的痛點,打算用整合平台搶佔市場。但「整合」就等於「更好」嗎?這篇文章拆解這個商業敘事背後的幾個隱含假設,從消費者行為、餐廳差異化、到台灣獨有的飲食文化,試著問出那些報導裡沒提到的問題。
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平台
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餐廳
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外送
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在正常的世界中叛逆
2026/04/10
【批判思考】加州能源危機背後的隱含假設,當「國安」成為開發資源的萬用理由
美國能源部長萊特批評加州能源政策不當,引發與州長紐森陣營的激烈交鋒。文章深入剖析雙方論點背後的隱藏假設,包括成本效益、健康代價、價格指標、資源開發與歷史慣例等,並提出多面向的延伸思考,探討能源政策的真正意涵與未來方向。
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開發
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加州
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資源
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在正常的世界中叛逆
2026/04/09
【商業筆記】從韓國初代社群霸主 Cyworld 的興衰,我學到的五件事
本文深入探討韓國早期社群網路平臺 Cyworld 的發展歷程、商業模式(虛擬貨幣「松果」)、失敗原因(智慧型手機轉型遲緩、駭客事件)及其從中學到的關鍵啟示,並連結至日本 PostPet、Ameba Pigg 等產品,闡述「數位個人空間」需求的長期演變。
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空間
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Facebook
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智慧型手機
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在正常的世界中叛逆
2026/04/08
【批判思考】賓士砸 40 億美元蓋工廠,背後藏了哪些「理所當然」的假設?
儘管面臨比預期更嚴峻的市場,賓士美國執行長仍設定了雄心勃勃的銷售目標。文章深度解析此決策背後隱含的八個關鍵假設,從消費者對油價的敏感度、關稅影響,到市場的長期趨勢,並探討了兩種常見的思維偏誤。此外,更延伸提出十二個角度,引導讀者換個思維深度思考這項重大的投資。
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賓士
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決策
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美元
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在正常的世界中叛逆
2026/04/07
【商業筆記】從一管牙膏看百年企業策略,我從高露潔學到的 6 件事
高露潔(Colgate-Palmolive)從 1806 年一間肥皂小作坊,發展成橫跨全球的消費品巨頭。這篇文章整理了我研究高露潔後的 6 個核心學習,從包裝創新、教育行銷、差異化定價到 AI 協作思維,每一個都能帶給我們在商業與職涯上的啟發。
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高露潔
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Colgate
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品牌策略
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在正常的世界中叛逆
2026/04/06
【批判思考】七次對話、四個版本,這樣算 AI 原創,還是人類引導?
比利時 VUB 研究團隊透過 ChatGPT-5.2 成功證明了 2024 年的幾何猜想,提出「感覺證明(Vibe-proving)」的概念。這不僅挑戰了「AI 只會排列組合既有資料」的偏見,更揭示了一個隱含的未來:當 AI 生成原創證明的速度遠超人類驗證的速度,我們的創新瓶頸將發生翻天覆地的位移。
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數學
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人類
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