【觀點】「小」的哲學~2個網路小咖挖到大咖團購牆角?
【觀點】「小」的哲學~2個網路小咖挖到大咖團購牆角?
2011.07.07 | 人物

很多時候,大的東西有了,接下來就是「小」。當一個東西很熱門了,接下來我們思考的是怎麼讓它更「小」。撇開近期上市的討論,Groupon型團購熱門正夯,但大家已在思考,除了將團購從吃的開始到用的,從服務開始到商品之外,還有可能的變種是什麼?

它已經這麼「大」,還可以怎麼「小」呢?

最近看到兩個案例,第一個案例是不算團購但也算每日的網站Gilt City,這個網站是奢華折價網站Gilt Groupe的子服務,專門做在地的奢華折價,它顯然想透過更在地的團購,打算「縮小」範圍,以「小」搏大。

怎麼做呢?它竟然不只是一個網站,而利用了Facebook Group(社團)功能──

Gilt City使用社團的功能,為「芝加哥」地區的私售網友開了一個私密社團,而且,只開給那個城市裡的前100名的高消費網友

注意,這麼多會員,竟只有100位獲邀加入此社團,這個社團真的有夠「小」,所以當他們發出100份邀請,竟有高達69人加入此社團,開始了成功的第一步。

你說,通常Gilt就和Groupon一樣,都是透過電子郵件在通知的,不是又快又準?幹嘛還開了一個Facebook社團?

很簡單,他們希望的是,讓這100位,去找來他們真正的朋友,加入這個「高階裡的高階」的族群,Gilt做了一個假設,假設這100位高階的人士的朋友,消費力應該不輸給他們,但這些朋友平時無法被撼動!他們不見得也加入Gilt!就透過Facebook的這種小社團的方式,讓他們互相之間可以互動交朋友,也讓他們更想加入,換句話說,臉書社團幫助Gilt City找到每一個城市高階裡的高階族群。

他們說,這種方法,真的讓上個月的Gilt City很熱鬧、更多人加入!

另一個有意思的案例,不是從「更local」,而是從「更frequent」(更多次)來挑戰Groupon團購──

有一間小小廠商叫「SparkQuest.com」,提供另外一個簡單的方案,它不是一次給50%的大折扣,它給的是「多次使用」的折扣。在它的站內,這個叫做「Quest」(挑戰),每多過來一次,它就給你多一點點的折扣,要得到最後的大折扣,可能必須來5~6次以上。比方說,知名餐館TCBY提供的折扣,你來吃四次後,第五次就可以「半價」,和Groupon比起來實在遜很多!另外還有更爛的,比方說一間叫Sandy Springs Flying Biscuit,必須來五次,每次都花100美元,才能得到一張微薄的10美元折價券。

你說,這樣怎麼和Groupon競爭啊?

據這支團隊說,他們透過此方式,讓他們成功的談到一些團購網站所談不到的餐館、服務。許多餐館或服務商其實不希望第一次大折價,然後以後就不來的顧客,也有可能有些廠商在第一次與團購網站合作之後,轉而接受像SparkQuest這樣的廠商,雖然折價不再如此誘人,但或許他們認為是「細水長流」。如果這樣的廠商愈來愈多,換句話說,如果你真的很喜歡TCBY,而團購網站真的沒有,你還真的要到SparkQuest才拿得到它的折價券。

有趣是,如同剛剛Gilt City使用特別的Facebook社團來操作,SparkQuest也很特別,它竟然不是一個網站,也不是透過email。它一開始就竟然是一支手機應用程式,喔不,它很急,為了讓手機用,它竟沒有先製作native APP,先用手機版的瀏覽器頁面就直接上線開始提供折價券了!

這和美國Groupon的「Groupon Now」不同,SparkQuest的想法顯然是,這種「細水長流」的折價方式,等到你拿到TCBY的半價券,可能都已經過了半年了,而手機是一個人最有可能隨身帶在身上、放在口袋裡的物品,到了哪裡消費,都會帶著它,那麼,你不知不覺的吃了第一次、第二次,到了第三次,你拿著手機,就可以拿到折價了。

我們常常說,開了一家餐館,沒人過來吃?這時候,與其再往外讓更多人知道,拉來更多人,也可以思考看看,乾脆直接「縮小」,讓更少人可以進來,可能也可以收到奇效!以SparkQuest來說,說不定也可打開新的生意(找到Groupon沒找到的客戶)。

「小」的哲學?玩大習慣的我們網路人,可以停下腳步,留心一下。

出自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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