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。

 

 

往下滑看下一篇文章
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓