這篇整理自【舒迷說】「一切從這裡開始，從業人員篇」這支影片，逐字稿經過精簡。影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=retrR_WKHYg
摘要
延續上一集「一切從這裡開始」，這一集對象是從業人員，也歡迎消費者旁觀。資訊越來越透明，車店要靠專業、設備、持續學習和實務經驗，才站得住腳。舒迷談為什麼 fitting 最適合在車店做、數據與 AI 的關係、分潤機制為什麼是成敗的關鍵，以及產業該怎麼面對低潮。
大綱
- 資訊透明是不可逆的趨勢，專業人士要超越一般消費者
- 舉例：把帶纏得不專業
- 數據不是不重要，說不重要的人通常是拿不出數據
- 大數據與機器學習，都是統計的延伸
- Fitting 最適合在車店做：一條龍的服務，消費者會依賴你
- 產業的週期與低潮：第一線的資訊沒有被用來決策
- 成車賣法與客製化的問題
- 分潤機制：設備買了卻沒人用的原因
- 一台模擬車就是專業形象
- 自動化設備的方向
- 成交才是服務的開始
逐字稿
大家好，歡迎收看舒迷說頻道。上一集講 All Starts Here，一切從這裡開始，是從服務車友的角度，建議大家換車之前先來做 fitting；來這邊不只是調設定、找車，還包括其他裝備、騎車的經驗，我很樂意分享。因為我用過的東西多，會站在專業的角度，盡可能客觀地分析市場上的設備。
這一集對象是從業人員。消費者也可以看，現在資訊很發達。
先交代背景。我從 2015 年開始教學，其實更早以前就有同行希望我開課，但我需要時間把東西系統化、把底層的知識弄清楚、把自己的經驗跟數據統計整理好，才開始教。2016 年開始開發自己的設備，經過這麼多年，現在已經很成熟。
以前業界很排斥 bike fitting，覺得你把事情弄得太透明，我們就很難操作。但這是不可逆的趨勢。車店應該想：作為專業人士，有什麼是我該知道的、可以超越一般消費者的？我可以投資設備，可以長期精進專業知識，還有大量的實務經驗，這些是一般消費者拿不到的。
舉個小例子，纏把帶。我常看到纏得不太理想的，會問：這是你自己纏的嗎？大約三分之二是自己纏的，我會給意見，也可以參考我的影片。但如果是車店纏的，我就會覺得那不符合專業的水準。在現在沒有什麼是祕密的情況下，專業人士更應該精進自己。
現在大家都在談 AI 的浪潮，不要以為跟你沒有關係。AI 最重要的是什麼？數據。還在說數據不重要、感受比較重要的人，通常是拿不出數據的人。舒迷從 2009 年第一位客人開始，數據就一直留著，資訊越來越豐富；現在跟我的合作夥伴，累積了幾千筆資料，可以開始用機器學習做下一個階段的應用。
如果連現在的數據都還沒掌握、對設定的底層知識都還不能掌握，我覺得那是背離消費者的。所謂的大數據，是從很簡單的統計開始；機器學習也是統計的應用。
做 fitting 最好的地方是車店，因為可以提供一條龍的服務。有客人告訴我，他們發現車店的知識與技術並沒有進步，而車子太複雜，必須另外找人服務，很困擾，因為得重新找一個服務的人。這代表消費者是會依賴你的，從商業角度，這是好事。你持續精進，客人也會跟著精進。台灣是科技島，大家受的都是同樣的邏輯訓練，基礎科學與底層邏輯，再應用到自己的專業。所以現在大家上網做功課，我講的東西會讓人共鳴。
設定師其實比設備重要。就像現在的人用買東西的方式維持健康，大家也都很願意買設備；連設備都不願意買，當然更落後。但知識比設備更重要。先投資設備，開始學習；一個好的 Fitter 能做客製化、更深一層的幫助。
有人說：舒迷，大家都做 fitting，你就沒工作了。不會，我可以做教學、做設備。大家應該好好思考這件事。
以我在自行車產業與騎車的經驗，大概十來年一個循環，但每次的內容不同。平常多半是慘淡經營，自行車並不是好賺錢的產業，真的。大約十年會有一次高潮：我剛開始騎車、進入這個產業時，是十幾年前的單車熱；最近一次是疫情。疫情之後，各地的銷售都出現了衰退，甚至負面的訊息。在這種時候，要精進還是要逃命、退場？已經不只是不好賺，而是不好生存。產業需要精進，甚至需要革命。
有一個重要的問題：這個產業的資訊是不連貫的。管理學說，要讓聽得到砲火聲的人做決策，但自行車產業並沒有。決策者看的是老舊的報表，只看銷售與成車銷售。三十萬的車還在賣成車，要客製化就得加很多錢，表示流程有問題。如果改善流程，是不是不需要額外的費用？高科技材料的包裝下，其實是一個老舊思維、不太環保的產業：生產效能、廢棄物污染都不小，碳纖車架還不能回收。
Bike fitting 要成功，還有一件事很重要：分潤機制要講清楚。服務業能複製擴充，除了系統化，就是把分潤機制講得很清楚。我看過很多車店投資了專業設備，花了很多錢，後面都沒有在用。為什麼？因為分潤沒講清楚，做 fitting 沒有額外的收入，員工就不會去精進。他會想：裝車、洗車、理貨，銷售都要我做，還要我做 fitting？所以跟客人說：不用啦，我憑經驗幫你調一調，不用錢。設備比我好的店，使用率反而很低。
還有的店訂一個天價的服務費，但買車就送免費服務，而免費的服務很陽春、不到位，這也是很多人對 bike fitting 不信任的原因。從業人員的素質大部分是不夠的。
把分潤機制講清楚之後，Fitter 願意精進技術；老闆的設備有在使用、發揮功能；消費者的問題得到解答。
怎麼無中生有？需要一台模擬車，真的讓客戶上去體驗、取得數據。車店擺一台模擬車，客人就會有專業的印象，因為你願意投資專業的工具，就像牆上掛滿工具的洞洞板一樣。
我自己是重度使用者，才設計這台車。現在有更先進的、自動控制的設備，我們正在投入研發。不是像電子變速加一顆馬達那麼簡單，背後有很多控制，包含 3D 擷取、雙邊同時做，還有背後的運算。要有資料，丟給機器學習的程式，才知道後續怎麼控制。進入第二、第三階段的裝備競賽，如果大家對這件事都還沒理解，會不會覺得很可怕？
怎麼知道怎麼調整？第一，跟身形比例有關：腿越長坐越高，軀幹加手的長度跟伸展有關，身形比例跟設定有統計上的關係。第二，你呈現出來的姿勢，用 3D 攝影機。雙邊的空間會不會很大？用超廣角鏡頭可以擺近一點，大約只要 1.2 到 1.5 倍的空間。
如果消費者已經有車，就在他的車上調整，用訓練台，一樣用 3D 攝影機。調整前後感受有很大的不同。
這些底層邏輯，運用的是解剖學、肌動學、踩踏的肌動學圖形，我的課程有簡化版；還有統計學，其實都是很簡單的知識，都要了解。現在消費者的教育程度提高了，從業人員也要有終身學習的態度。學校不一定是學這個，但專業的常識還是要有。大家一起提升這個產業的素質，站在客戶的立場思考，而不是純粹銷售。站在客戶的立場，創造的是雙贏。
不想把事情弄得太透明，就是只站在銷售的立場，賣出去就不用負責任了。但現在不是這樣：成交才是服務的開始。車子後續有很多會產生費用的服務；如果客人跟你買了車之後，就不跟你往來，不就失去了一位優質的客戶？所以不只是銷售，後續服務創造的產值其實不小。
今天不只是介紹舒迷的課程。外面有付費的課程，你都應該去上；如果你的加盟系統有開課，也應該去上。舒迷的課程不只是教技術，因為我本身在第一線做銷售，所以也是銷售技術。多了解這件事，才能在嚴苛的環境下生存。
總結
資訊透明是不可逆的趨勢，從業人員要靠專業、設備、持續學習與實務經驗站穩腳步。Bike fitting 最適合在車店做，但前提是分潤機制要講清楚，設備才會真的被使用。站在客戶的立場思考，成交是服務的開始，而不是結束。課程開課資訊，請以舒迷車坊粉絲頁的公告為準。
▶ 看完整影片：【舒迷說】「一切從這裡開始，從業人員篇」
預約與聯絡
預約舒迷的 bike fitting 服務可以到「舒迷車坊 Suhumi's Garage」粉絲專頁留言囉！
FB粉絲專頁：https://www.facebook.com/suhumi007/
「舒迷車坊 Suhumi's Garage」地址在：新北市中和區秀朗路三段 50 巷 27 號 1 樓。
後續還會介紹自行車相關的主題，想看什麼可以留言給我喔！
關於舒迷
舒迷、Suhumi、陳立人。
國立成功大學水利及海洋工程學系畢業，曾任攝影社長、墾丁國家公園解說員。
營建工程、電信服務、金融服務、自行車、體能業界資歷。舒迷車坊負責人。
18年 6000 人以上自行車座艙設定（Bike Fitting）經驗。
Suhumi Fit Bike Fitting 系統開發者。
美國 Retül 3D 動態捕捉系統認證 Fitter 。
美國 Body Geometry Fit 系統認證 Fitter 。
IHFI（國際康體學院）認證保護脊椎運動教練。
TSCA（台灣肌力及體能訓練協會）肌力與體能訓練專業3級教練。
USAW（美國舉重協會）運動表現訓練專業教練。
怪獸肌力與體能訓練 B 級教練。
怪獸訓練教練俱樂部1～4期、教練研究班1～4及6期。
2011 足部生物力學與自行車運動傷害講習，陽明大學醫學工程研究中心。
2013 亞洲運動科學研討會，文化大學體育系與北愛阿華大學教練團主辦。
2013 競技運動暨教練科學研討會，師大體育系與美國東田納西州立大學主辦 。
2015 國立體育大學國際教練科學研討會。
2017 耐力運動暨教練科學研討會，蓬勃與美國東田納西州立大學主辦 。
2019 McGill method level 1&2 認證，研討脊椎生物力學與訓練機制。
完成過的公路自行車挑戰：塔塔加登山賽、陽金 P 字山道登山賽、武嶺登山賽、北海岸自行車賽、環花東大賽、環蘭陽溪、永不放棄 300K…
完成過的鐵人三項挑戰：2007 台東之美鐵人 51.5、2007 墾丁鐵人 51.5、IRONMAN 70.3 TAIWAN（2012 / 2013 接力）、2015 Challenge Taiwan 113。
完成過的路跑挑戰：2019 名古屋城市馬拉松半馬、2019 金澤馬拉松全馬。
