2008年台灣網友行為與B2C消費發展趨勢
2008年台灣網友行為與B2C消費發展趨勢
2009.06.08 | 科技

2008年台灣網路購物市場規模

在新網購業者加入、販售品類增加、服務水準提升,以及實體通路業者相繼開拓網路銷售通路,提供網友更多樣選擇下,幫助擴大整體網友的消費。

同時隨時間發展,網友也更熟悉透過網路進行消費,在消費金額上亦有所增長,2008年台灣B2C市場規模仍有不錯的表現,市場規模約可達到1,365億元新台幣。

其中在景氣循環影響下,旅遊、3C類別產品銷售情況較為不佳,預估未來消費者普遍對耐久財(如汽車、工具設備、家電電腦等)的支出仍將保守,不過不景氣亦促使消費者傾向利用網路比較商品、尋找特賣活動,有增加使用網購之機會。在整體市場的增長速度上,預期將會逐漸放緩,不若往年具有高速的增長。

網友結構與網路行為分析

網友身份多為20-29歲學生與上班族

本次台灣網友調查進行時間為2008年8月4日至8月18日,有效共樣本數共5,535份。其中男性佔比約44%,女性則為56%。網友的年齡的分佈中,仍以20-29歲為主要群體,佔比達到52.8%,其次30-39歲網友則佔了25.7%。對照整體的台灣人口比例,網友人口相對較為年輕。

從調查網友身份分佈觀察,主要以上班族(47.7%)以及學生(32%)居多數,同時大部分具有大學學歷(65.8%)。網友居住地則北部53.6%居冠,中部與南部則各佔二成左右,與往年的分佈接近。其中網友多數擁有多年的網路使用經驗,可以發現7年以上網路使用經驗者達到六成,顯示網友多具有豐富的網路使用經驗。

為求進一步比較調查不同群體網友的網路行為、網購行為,以性別及可支配所得,將網友分為四群,以進一步觀察其活動與消費行為的差異之處。

其中可支配所得參考主計處公佈的個人可支配所得平均,以及本次調查網友的可支配所得分佈,高低所得群體將以新台幣2萬元作為分界點。

區分後之結果,男性高所得者佔760人,佔整體網友的13.7%,女性高所得者共706人,佔整體網友的12.7%。從整體上比例來觀察,男性網友普遍在可支配所得上較女性來得較高,網購消費金額相對也較高。另外網友在使用網路之網齡平均多在6年左右,並且參與網路購物時間多在2~3年間,顯示調查樣本具有一定的網路使用與網購經驗。

另外以高所得者而言,在學歷、網路使用時間、網路購物時間與網路消費支出上等,皆高於低所得者,此乃因高所得者年齡普遍相對較高,相對有較佳的經濟能力所致。

購物訂票普遍成為網友第四大常進行網路活動

由2008年調查顯示,整體網友最常進行之網路活動,仍以搜尋引擎、E-mail、即時通訊三項為主。

以比例來說,八成的網友常使用即時通訊,顯見網友透過網路進行人際溝通的普遍性。同時可以發現低所得者,在使用即時通訊的情況還高於使用Email的比例,即時互動成為他們網路溝通的主要特性。

另一方面則是購物訂票的活動,整體上較2007年而言有所增長,過去購物訂票普遍還低於下載軟體比例,但今年排名已有所提升,顯示網友對於網路購物的使用情況更加普及化。

其中以高所得女性最常在網路中進行購物行為,常進行購物訂票者達85%。在其它活動中,男性顯然較女性常下載軟體。

另就Blog的使用而言,則是以女性明顯較男性高,這顯示若透過Blog行銷,可以接觸到的潛在女性消費者比例亦可能較高。女性較常進行編輯Blog、相本的行為,也顯示女性較喜好透過此媒介分享個人經驗的特質。

另外知識網站在各群體皆使用頻繁,顯示網友透過網路解決各種疑難雜症的現象也十分普及,最後低所得的男性,則仍是較為熱衷於線上遊戲的群體。

整體網友Blog使用比率持續增加

Blog雖然是相對晚期才發展的網路服務,但就整體網友仍有相當高的比例具有使用經驗,顯示其快速普及化的現象。相較2007年,可以發現整體的比例仍持續增長。

以使用行為而言,閱讀Blog內容普遍較高,而需要投入精神較高的撰寫文章、編輯相本等活動參與率相對較低。其中女性使用率普遍高於男性,此與女性較喜好互相交流、表達個人心情等特質有關,相對上男性使用Blog則是較常用作資訊取得的管道之一。整體使用比率的增加,也顯示透過Blog作為發佈行銷訊息、廣告、溝通平台的影響性可望擴大。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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