改變零售樣貌的10間熱門網路新創公司(上)
改變零售樣貌的10間熱門網路新創公司(上)
2012.02.08 |

2010年,主打品牌內容是零售業者和各品牌的主流趨勢。2011年,焦點由品牌內容轉移至品牌娛樂。現在進入2012年,大家的目光將投注於內容的培養與聚集。藉由有創意地使用PinterestTumblr等分享網站,各家品牌更能吸引消費者。

首先,零售業者先張貼出視覺效果佳、吸引人的圖片,讓網路用戶/消費者看到,接著消費者便可將圖片轉貼到其他網站,這些圖片將直接連結至商品網頁並鼓勵消費者向客服人員詢問商品資訊,於此同時零售業者的品牌知名度便藉此建立了。

電子商務、搜尋和社會行銷的未來現在已和消費者的個人分享偏好相結合。以下是十個值得大家注意的產品發掘與分享網站。

  1. Mulu

mulu

於2011年12月才推出的Mulu是一個讓大家可以分享自己所愛,還能讓世界更美好的社交平台。Mulu的用戶可以推薦商品、詢問建議並為自己或想支持的社會事業賺錢。Mulu的CEO及創辦人Amaryllis Fox表示,主演戀夏500日的Zooey Deschanel和她與朋友成立的HelloGiggles,就是透過Mulu支持非營利組織「826 LA」。

  1. Stipple

stipple

Stipple借助雲端服務的力量推動互動式商務及網站圖片的內容。當消費者將滑鼠移過「有點狀標誌的」(Stippled)圖片,就會顯示出圖片中人物、地點、商品及價格等相關資訊。Stipple這項等待專利權中的技術讓商務和內容標籤能在它的網絡中與圖片同步顯示。

Stipple的CEO及創辦人Rey Flemings表示,許多品牌因為沒有在網頁上的照片中標出它們的產品而損失了上千上百萬的收入。被編輯介紹的圖片能產生數十億的網頁瀏覽量,假如圖片中有某一品牌的商品,人們卻找不到任何該商品的相關資訊,這個品牌就損失了行銷價值和收入。

  1. Buyosphere

buyoshpere

由數位化先鋒及作家Tara Hunt創立的Buyoshpere是時尚、室內裝飾和零售界的Quora。假設消費者想買一個100美元以下的iPad套,透過Buyoshpere,就可以在它的社群上詢問其他用戶的建議,其他用戶可推薦附有直接連結網址的產品,如此便能省去在一堆無關的圖片中海底撈針的麻煩。更棒的是,Buyoshpere也歡迎各公司、品牌積極在它的平台上推廣自家商品。

  1. Stylmee

stylmee

2011年12月推出的Stylmee是第一個能讓時尚及室內設計社群的用戶,創造虛擬3D精品店的iPad app。用戶可以自由設計他們的精品店,由他們最喜愛的零售商和品牌,自選地板、內裝、傢具擺設、飾品和服裝來創造自己的專屬店面。每一個動作都會替用戶賺得點數,這些累積點數可用於他們的經營活動也可兌現。

這個app結合線上購物和產品分享(透過與Twitter和Facebook整合進行),還運用社交遊戲的機制以提高品牌參與度。對品牌及零售業者而言,此應用程式提供直接展示最新系列商品並獲得回饋與增加曝光度的能力。

  1. Svpply

svpply

視Pinterest為主要競爭對手的Svpply,讓網站成員能追蹤想買的東西,並瀏覽個人化的商品更新資訊。用戶可以透過管理工具將他們在Svpply上的活動和自己的部落格結合,零售業者也可在自己的電子商務網站新增「加到Svpply」的按鈕與Svpply接軌。

來源:Mashable

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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