3大環節檢視你的商品管理力
3大環節檢視你的商品管理力
2009.05.01 | 科技

俗話說得好,「越是不景氣,越是要爭氣」,為了突破逆境,許多人都在尋找讓生意更好的方法。為了增加商品銷售通路,或是降低開店成本,到網路上開店,是不少人的選擇。
國內三大開店平台,PChome Online商店街已擁有超過五千九百家店家,樂天市場則有七百店登場,上個月登上雅虎奇摩首頁的雅虎奇摩商城也有四百店左右規模。這七千店、七千位店長,另外再加上露天及雅虎奇摩兩大拍賣平台上的賣家,萬人大軍不但帶動越來越迷人的網路購物潮,其中也蘊藏了大大小小的商業創新動能。
然而,網路開店絕對不是申請個帳號,把商品貼圖上去就了事的,中間一樣藏有許多的細節與眉角。其中要賣什麼樣的商品?怎麼賣?絕對是有意開店或已經開店的人,永遠無法迴避的至要關鍵。
不論是摸得著的實物,或是看不見的服務,開店之前都必須經過市場調查與評估。
本刊以五種方向切入,提供已開店店家省視自家商品的實力,以及將開店店家評斷商品的標準。五力包括:時事話題力、價格殺市力、少見獨家力、藍海主題力、行銷組合力。就一般經營來看,在這五力中,很難全部滿足,重點還是在於店家得想清楚自己的商品及營業定位,選擇了就不要猶豫,專心去做,把特色放到最大。每個都想滿足,反而容易自亂陣腳,消費者也不容易建立起對店家的印象。

前台、後台都有學問

選定商品之後,接下來的店務流程可分成兩個部分,一個是前台的網頁設計陳列,一個是後台的管理,前者主要是吸引消費者眼光,後者則是看不見的商家苦工。
在前台部分,就如同實體店面一般,網頁設計有兩大重點:一是如何透過風格的營造,爭取消費者的認同感,願意在賣場中多逛;另一個則是要清楚地讓消費者知道店家是誰、在賣哪些商品?這樣就有機會創造業績。
而後台的部分,則是牽涉到訂單管理、付款、運送、客服等部分,由於目前開店平台運作都已相當成熟,選擇加入平台就可以省去自行摸索的困擾。店家要做的功課,則是仔細比較各平台業者之間的條件及特色,然後選擇最適合的加入。
無法直接反應到銷售數字的倉儲物流管理,常被初期進入的賣家忽略。為了因應規模擴大,已經搬過四、五次倉庫的橘熊創辦人Jack表示,這是需要一步步改良的,「系統建置若算上我自己薪資的話,可能超過新台幣三百萬元,但是因為建置妥當,現在旺季也不太需要加班了。」

 
穩紮穩打是關鍵

所幸在網路購物蓬勃發展的現在,供應鏈、後援軍都已逐漸成形,倉管物流業務已可委外處理。經營開店平台多年的網勁科技總經理游士逸指出:「除了不適合囤貨的生鮮產品或高單價商品之外,都可考慮委外物流,特別是想使用超商店配的小店家,將可省下許多物流費用。」
此外,進軍中國市場的網路店家,自五月起,兩岸商品將能透過委外物流的方式相互配送。經營網路店家委外物流十年的凱耀物流,今年起將協助台灣網路店家達成兩岸物流共乘串流,第一個物流中心設於上海,已有多家知名網路店家進駐。
商品是店家的命脈,只有確實地在每個環節中穩紮穩打,才能從七千家以上的網路同業中脫穎而出。

 

 

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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