【Open Crunch】為什麼 Zappos 能用 12 億美元賣給 Amazon？|數位時代 BusinessNext

在好幾個層面上，都值得好好介紹 Zappos 給大家。創立於 1999 年，也就是 Web 1.0 的全盛期，Zappos 並沒有和他的諸多「同學」一樣變成泡沫，反而在 6 年內快速成長為北美第一大鞋類零售網站，並在 2009 年突破 10 億美金營收的大關。而他的「台裔美人」創辦人 Tony Hsieh (謝佳華) 更是多次成功的創業家，1998 年把一手創辦的 LinkExchange 廣告平台以 2.7 億美金賣給微軟，立刻又把所有的錢投入創辦 Zappos。

至於提 Zappos 的原因，是今天在北美創業雜誌 Inc. 的網站上，看到了由 Tony 撰文分享的「Zappos 最後為什麼賣給了 Amazon」。文中談到了 Zappos 在 2009 年時碰到的現金流危機，加上投資人的支持下，最後以 12 億美元的價格，賣給了網路零售巨擘 Amazon。

雖然從文中可以隱約感受到 Tony 覺得 Zappos 如果繼續獨立，還可以更成功，甚至有 IPO (掛牌上市) 的一天。不過無論是 12 億美金賣出還是以更高的價格上市，不可否認的是 Tony 建造了一家非常成功的線上零售公司。

而 Zappos 的成功累積 10 億營收的秘訣，這是一只貼在 Zappos 辦公室的公告，宣揚的是他們團隊的核心價值，其中有非常多值得我們學習的觀點，我幫大家翻成中文如下：

    * 用服務來讓客戶驚喜
    * 擁抱並追求改變
    * 創造有趣和不同 (的工作環境)
    * 勇於冒險、創造和接受新的事務
    * 追求成長和學習
    * 透過溝通來 (和客戶) 建立真誠的關係
    * 建立一個正面積極、像家人的團隊
    * 用更少的資源做更多的事情
    * 熱情且堅定
    * 謙虛

你看出了什麼嗎？對！其中沒有一個字提到「價錢」。這十個核心價值，在線上零售這個「割喉」，只有透過「不斷削價」才能競爭的產業，不是很不搭嗎？你原本預期 Tony 應該至少要稍微提到「不斷把價格回饋給客戶」之類的話，居然連邊都沒有沾到，但 Zappos 居然是這麼樣成功的一個零售商。
快樂才是重點

原來，Tony 發現當人們消費的時候，他們想要買的是快樂，是一個愉悅的經驗，而不只是一件商品 (他最近也出了一本新書：來分享他的經驗)。所以從一開始，Tony 就把整個組織定位在服務業，而不是零售業。

為了把服務做好，Zappos 首創「雙向免運費」，也就是說不但你買的時候不用付運費，連不滿意退貨的時候也不用付。他們又率先提供「365 天無條件退貨」，來確保客戶對於商品的滿意是長期的，快樂的經驗也是長期的。
員工也要快樂

而要讓客戶快樂，員工當然也必須熱愛他們的工作。除了上面說的核心價值，注重工作環境之外，Zappos 甚至在新員工訓練之後，提供美金 2,000 元的「立即離職獎金」，來鼓勵發現工作不合胃口的新人立刻離開，避免他們的不滿意，對公司文化帶來負面的影響。
壓低價格人人都會

所以，我覺得如果我們可以從 Zappos 和 Tony 的成功經驗學到什麼，就是創業人應該要挑戰的是「價值的創造」。割喉、壓低價格沒什麼了不起，每個人都會。但是透過服務、創新、加值、更好的產品，來讓客戶願意付出更高的價錢，才是創業的真正精髓。大家加油！

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後，「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用，多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人（Chatbot）運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻，企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框，而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」（Agentic AI）。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起打造敏捷韌性企業》報告便指出，如今「AI First」時代來臨，企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運，有 80％的企業期望藉此提升生產力，70％的企業希望能更輕鬆處理複雜任務，還有 66％的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多，必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」？

「過去人們使用生成式 AI 時，需要一步步下達明確指令，但現在使用者只要賦予代理式 AI（Agentic AI）明確目標，它就能自己理解前因後果、進行推演，甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加，比方說，人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI，跨部門協作的複雜度也隨之飆升，「如果你是管理者，你就會意識到，必須把 AI 當成一個人，納入組織裡來管理。」黃柏淞強調，能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」（Multi-Agent System, MAS），正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說，MAS 就像虛擬的企業總部，負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時，各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性，企業可以依照業務需求，隨時新增、更改 AI 代理，能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到，代理式 AI 已經蔚為風潮，但實際部署時，仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起　打造敏捷韌性企業》報告便顯示，資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題，「企業最擔心串聯多個 AI 代理時，要是權限沒控管好，很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到，在此情形下，Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」（Supervisor Agent）作為主要決策層，底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」（Task Agents）。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例，假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP，詢問 AI 客服：「我想申請房貸，請問現在利率多少？另外，請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合？」如果是傳統的聊天機器人，可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡，「主管代理」接收到任務後，會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」，去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時，這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」，去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後，再由「主管代理」統整資訊，一併給出一份完整且客製的財務建議，「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞，而且因為權限分層管理，房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料，符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看，多代理客服平台能降低 50％以上的人工客服工作負擔，並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60％以上；FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率，在調用得當的情況下，也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出，金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業，都是亟需採用代理式 AI 的產業。

懂雲也懂企業痛點，助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構？一方面，Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技（KKCompany Technologies），奠定具備理解和服務大型企業的經驗，且自 2022 年創立起，就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時，Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家，此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上，深化了對個人資料保護的承諾，為客戶提供符合國際標準的資料保障，強化雲端服務領導地位。另外，Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台，提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業，黃柏淞建議，釐清應用場景，比追求最新技術更重要，「唯有清晰定義痛點，才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到，導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任，其實更像企業的升級轉型，「未來的知識工作者，不能只是單純『接球就打』，每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表，應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值，將從過去繁瑣、重複性任務的執行，轉移到前期的目標定義、流程規劃，以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進，企業間的競爭已從「要不要用 AI？」，升級成「如何管理與協作多個 AI？」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統，企業不僅能解放員工的生產力，更能在瞬息萬變的市場中，打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。