【觀點】購屋網站「每天自降1%」價格,團購後下一個熱門?
【觀點】購屋網站「每天自降1%」價格,團購後下一個熱門?
2010.09.23 | 人物

之前曾經寫過「為何沙拉比漢堡貴」,也寫過「iPhone小遊戲超貴訂價策略」,價錢如果經過修飾,是可以營造出「合理」的錯覺,讓消費者覺得「合理」而掏錢購買,但,合理的價格,不如「低價」。

有沒有商人可以更進一步的運用某種方法,明明沒有折價,卻營造「便宜」的感覺呢?最簡單的方法,就是將一件1000元的衣服,拉高到1萬元,然後掛一個「一折大拍賣」的標籤,但,這叫做「作假」,不堪稱「策略」。

談今日主題前,先提昨日讀到一篇文章指出, 大紐約地區的高檔旅館對無線上網推出了新價錢(沒錯,在紐約的旅館投宿竟還是要付費去上網),從前都是「15美元」一晚,現在他們都懂得提供「兩個價 錢」,一個是10美元,是比較慢的上網速度,另一個是15美元,是正常的上網速度!旅館的服務生會這樣告訴你:「如果你只要check email那買10美元的就可以了,如果要用網路看電影那請買15美元。」

這是有趣的訂價方式,對旅館來說,一個10美元和一個15美元,對彌平它的網路成本並無很大的差異,但一個10元和一個15美元,卻讓「兩邊的使用者」都非常愉快! 想想,你進來真的只想上網一下,而且你又是一個節儉成性、分毫必較的精打細算者,你一定是選10美元,然後高興的感覺到自己有「便宜到」,而選15美元的 也會覺得自己只多花一點點錢就換到超快的網路線,從前只有一個價錢覺得是被勒索非付不可不然不准上網!現在終於有一種買到好貨的成就感,乖乖的掏出15 元……。

很妙,兩種價格、兩種人,竟都感覺到「便宜到了」,這就是定價的最高藝術。

更高的藝術,來自最近看到一個網站叫「CountdownToBuy.com」(文章請見此),中文就叫做「倒數購買.com」,它是一個電子商務平台,就好像Groupon那樣,只專注在「某一種」賣法,而CountdownToBuy的賣法,就是「每天倒數」,過一天,價錢就自動降「1%」


什麼意思?

注意,之前曾寫過另一種平台,是「大家一起買」,只要多一個人買,價錢就降若干元,愈多人買,價錢就愈便宜!這個方法是很不錯,也可以「人拉人」,但CountdownToBuy更猛,它不管你多少人來看,它就是儘管逕自「每天降1%」,一個人來看也是降1%,100個人來看也是降1%,沒人來看也是降1%,想一想,這樣的玩法,讓它到了完全不同的世界──

這個網站早在2008年創立,去年底取得110萬美元資金,一直沒吸引主流網路界太多目光,不過,如果我們談到「價錢創意」,那麼這個「倒數購買」就變得很有意思,尤其更有趣的是,CountdownToBuy目前只做「房地產」,譬如這一間「Diamante Cabo San Lucas」高爾夫度假村才剛剛開站,它就是在賣度假村的房子,這邊的房價從25萬美元一直到220萬美元大大小小的度假豪宅,假設是這一棟好了, 它原價為74.5萬美元,今天沒買,明天就降到73.8美元,一天之差,就少了7000美元(台幣20幾萬)。你會發現,高單價的物品好像還蠻適合這種每 天降1%的,刺激到可能搗亂幾個有興趣的人之間的出價狀況,最後我猜只要在訂價仍在範圍內,這些出價者變成商家如來佛掌心上的玩物,被這「每日少1%」玩 來玩去,如果你想看詳細說明可以點擊這個特別為此案做的「怎麼玩」動畫


想想,如果是「每小時」就少1%呢?

還是每小時少「5元」?

注意,房地產還有另一個異於一般電子商務的特色,那就是它絕對不需要「大家一起買」,因為每一個商品,就只有「一個人」可以買得到,每一間房子都只有一個買家最後能得標,所以這更有道理,當一天過去了,還沒有人想搶買這個商品,那就表示這個商品的價錢仍然太高,好,隔天「理所當然」的就應該再降一點點,等到隔天還是沒人買?表示價錢仍然太高,好,那麼再降一點點、再降一點點……。這招真的是好消息!尤其當你推出一樣「新創產品」(每間房子都在不同的地方、不同的設計,每一間都算「新創產品」),根本不知道它可以喊多高?該定多少價錢才真的非常科學化的合理?最簡單的方法莫過於此:就從最「高」開始喊起, 試驗市場一下,沒人買?就自動降,還沒人買,再自動降,見沒人買,再自動降……降到它合理了,自然就被買走了,原主人也得到了最佳賣價,甚至比最佳賣價還 要高,因為這種「倒數計時」的設計讓買家有錯覺可能有很多人「虎視耽耽」的在明天突然買下,讓買家想在「高點」就盡量趕快出價。這樣的定價手法,不只是對 群眾是一種吸引力,對商家來說或許還真的是「最不吃虧」的方式,它不會賣便宜,只會賣貴(當然這比較適合在房地產價格相對穩定的地方)!

有趣的是,「CountdownToBuy.com」除了房地產以外,還可以使用在哪些地方?「藝術品」應該是另一個不錯的運用領域,另外或許也可用在「租屋」上面?還有哪些東西,甚至再便宜一點的東西,可運用「倒數計時、一天少1%」來創造前所未有的生意?而另一點值得注意的是,CountdownToBuy.com或它的某種變種,是否成為繼Groupon之後的下一個大熱門?我們看到,電子商務最有趣的是「賣一樣東西」, 從Groupon可以看到,這招讓許多新興的電子商務平台可以「白手起家」,多家進入市場,這是因為,這種「賣一樣東西」的平台,無論你是什麼時候開始 的,只要你可以談到「很棒的」一個大折價,某家牛排館給你三折瘋狂大折價之類的,那麼你就算今天才開張,沒關係,也可以好好狠賺一筆,取得一堆客戶名單, 然後開始第二檔、第三檔……,成功白手起家。但,Groupon是賣「一樣東西」但是是賣「500個人」,這樣看 來,CountdownToBuy.com更有意思,它真真正正的是「只賣一樣東西」,只賣給一個人,這樣的網站,更容易開始做,只要你想辦法將一棟房子給賣掉了,就有下一棟的機會……。

玩行銷,不如玩「價格」,定價的創意,好像才剛剛開始而已。

(原文轉載自Mr.6部落格

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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