那些網路女王沒說的事(上)
那些網路女王沒說的事(上)

網路女王Mary Meeker發了2018年網路趨勢報告(Internet Trends 2018),當天不少中外媒體就出了「5分鐘看完」、「網路女王報告的10大重點」等等懶人包。確實啦,女王的報告相當漫長,但是個人還是建議各位找時間把報告看完,不然至少把女王的報告發表影片看完。

女王的趨勢報告非常值得參考與閱讀,以下意見基於女王的趨勢報告,加上一些個人的看法。就如同女王在報告的第一頁上寫道:We hope others take the ideas, build on them & make them better 。

本文將分為兩個段落:
* 阿里巴巴的新零售是怎麼個新法?
* 美國在AI領域未來5年會持續領先中國 ? 那台灣呢?

為什麼阿里巴巴提出新零售?

首先,個人認為馬雲的新零售,就是把阿里巴巴原本的企業願景「天下沒有難做的生意」,變成「天下沒有不是阿里的生意」,也就是張勇在2013年曾經說過的「沒有電子商務,只有商務電子化」的具體實踐。其背景主要來自:線上流量與使用者的趨緩,讓阿里巴巴積極往線下發展。 同樣的故事,其實也發生在Amazon、騰訊與Google。但阿里巴巴可不是只有發明名詞,講講幹話而已。

阿里巴巴的新零售是怎麼個新法?

阿里巴巴談新零售一年了,到底什麼是新零售呢? 既然是新,理論上就應該要更好,怎麼個好法以及是如何更好?以下是刁民個人見解:

有人認為新零售的核心是「數據Data」,如果這個核心指的是技術或科技的話,沒錯「數據 Data」是核心。但是,如果指的是整個商業模式的話,筆者認為還是回到「人」。

「人」 如何利用「數據 Data」或其他科技,讓消費場域體驗變好,進而改變商業模式。舉「無人商店」作為例子。

不過,在討論「無人商店」之前,我想先講幾個零售情境:

  1. 藍色星期一上班途中,在7-11買了49元組合早餐,要的是「有選擇」、「快」以及「不需要額外的路程」。商業模式:快、距離短(正確選點)以及對消費者足夠而且持續優化的SKU;而且近年不論日本、台灣或中國,餐飲品項在便利商店的銷售額都是持續上升中。店員(人)在餐飲服務中,還是扮演著重要的角色。

  2. 星期二下午,進會議前在辦公室販賣機買了罐可口可樂,要的就是「現在」(不是快,而是現在)有罐冷的飲料在「面前」。販賣機發展這麼多年了,最常見與最能獲利的還是冷飲類,原因在於「定番暢銷品」、「保存期限長」所造就的「SKU易管理」、「低補貨頻次」以及「近乎於零商品耗損」。

  3. 星期六下午,在Costco逛大街一時腦波弱,買了Prime Rib Eye,要的是一個有冷氣吹、逛街兼遛小孩「環境」,有些「不一樣」的商品,有些是「較便宜」的商品。 Costco的商業模式:以「獨特但適當數量的SKU」、「相對便宜」、「明亮清潔」及「獨特餐飲商品」,吸引消費者付「年費」。

而無人商店用了許多科技,如:感測融合(Sensor Fusion)、電腦視覺 (Computer Vision)、深度學習(Deep Learning)等,確實創造出非常新鮮、科技感十足的消費體驗。但是,如果只是新鮮感與科技感消費者很快就會無感。

消費者只在乎得到了什麼

至於用什麼科技是通路與品牌,省多少人力成本是通路與品牌的好處,都跟消費者無關,消費者只在乎他們得到了什麼。如結帳不用排隊或價格比較便宜。

譬如,無人便當店,如果只是結帳比較快、或是無店員的新鮮感,但便當種類選擇不夠、不好吃也沒有比較便宜,那麼消費者還是會去7-11請店員微波聯名新款便當,反正無人商店也快不了幾分鐘。

再舉一個無人商店的例子:盒馬鮮生。比較起Amazon Go,普盒馬鮮生在實體店體驗的科技感,遠不及Amazon Go。需要下載APP,盒馬鮮生的結帳流程,就是行之有年的超市自助結帳,唯一的差別在於支付寶,講起來沒有讓人驚豔的科技感。

而Amazon Go科技含量就高多了,直接用科技「減去」結帳流程,消費者拿完商品直接走出門,讓第一次消費的人感覺「我是不是當了小偷」。但盒馬鮮生對於阿里巴巴的戰略目的,主要是在於事業版圖擴大到超市零售市場,或是將超市電商化,將實體超市電商倉庫化,專注的是消費者接觸擴大。以盒馬鮮生點位最多的上海為例,大多數的店家的營業來源超過半數(甚至7成)來自線上訂單。其消費情境大多是:消費者在下班前透過APP線上訂貨,而每個消費者會因為收貨地點(或綁定店家),看到不同店的商品(庫存),下完單後實體店的撿貨員開始撿貨交付給送貨員,大約在消費者到家前後商品也送到住家小區寄物櫃。以盒馬鮮生的例子來看,阿里巴巴的目的不是把實體店的消費者體驗,藉由科技將流程數位化或優化,與Amazon Go的目的完全不同。

與其說阿里巴巴在打造無人商店,不如說阿里巴巴把實體超市變成:「自助超市+外送倉庫」,這樣的模式與思維比較像是「互聯網+」的概念。筆者在北京、上海工作的朋友們,對盒馬鮮生的依賴在於「外送的便利」與「品質好的生鮮產品」。

因此我們可以說,盒馬鮮生帶給消費者「更好」的體驗。而這個更好,指的是「更新鮮」、「更快」、「生鮮到府」、甚至許多商品「更便宜」。講到這,好像盒馬鮮生是個沒有科技含量的通路?不,盒馬鮮生的科技建築在阿里巴巴原擅長的「消費者需求預測」以及菜鳥物流「物流大數據」之上。

我們可以說,對於未來零售的消費者體驗想像或者商業模式創新,阿里巴巴與Amazon是有著不同的實際表述。當然現在說誰是市場的勝利者,也許還言之過早。但盒馬鮮生的模式是否能在中國以外市場執行呢?

筆者認為恐怕將會面對很多挑戰,至少在大多數的城市,少有像中國一、二線城市有著動輒2-3千人的小區與小區的收發寄物櫃。不過盒馬鮮生的模式確實可以看出在商務數位化的數位經濟、又或稱在新零售的時代中,重新定義消費者體驗,甚至是創新商業模式的可能。

結論

線上從一開始就是在整合線下,無縫的消費者體驗來自於企業生態系中數據的整合,讓消費者在消費之前,就能先體驗對品牌的好感。利用新製造或者支付科技讓消費者有更多「參與」與「客製」服務,讓消費者有種品牌是「我族類」的認同感。

從Information Technology變成Data Technology,不僅是詞彙上的裝逼,而是從運用資訊科技解決企業內部作業問題,演進為利用日漸強大的運算與通訊科技,來處理巨量數據以創造更好的消費者體驗。 對於消費者來說,零售商店有人無人不重要,是否能創造「更好」的體驗才是王道。而所謂的「好」,可能是比現在體驗「更快」、「更便宜」、「更省力」、「更多選擇」、「更符合我/更像我」,甚或是創造出現在還沒有出現的、新款的「好」。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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