【KuoBrothers】我討厭做「服務」,喜歡賣「產品」
【KuoBrothers】我討厭做「服務」,喜歡賣「產品」
2012.03.28 | 創業

「服務」和「產品」這兩個名詞在不同地方有不同的解釋,也沒什麼價值硬要把它們定義清楚。但為了清楚解釋為什麼我討厭做「服務」,我們先用二分法,以「付錢的時機點」來切分這兩個概念。不管你賣什麼東西,「一手交錢、一手交貨」的叫做「產品」,「貨享用完了,再付錢的」就叫做「服務」。在這個定義下,你也許可以知道你的公司比較接近「產品導向的公司」或是「服務導向的公司」。以下所描述的這些概念,絕大多數來自於這本名叫「公司賺錢有這麼難嗎?」這本書。這本書其中的一個論點,就是產品該轉型為服務。幾個禮拜前我哥哥拿了這本書給我,並規定我「2天內」看完。我們竟然發現,書中所說的這個論點,竟是我們過去已經努力做了好久的事,只是我們沒有把曾經試過的這個做法,很有系統的寫下來。但曾經這麼做過,確實讓一切變得很不同。
 
「服務並不是真的不好」,可別以為我不喜歡「服務」,我超喜歡被人家提供「服務」的,只是「服務很難故」。生活上很多快樂的事像是剪頭髮、按摩、去吃牛排。在網路公司工作,我們也很喜歡用別人的服務,像是找廣告公司、網站製作公司,在每個我們被「服務」的時候,身為「顧客」的我們,就被捧在手心裡。像是找人製作網站,為了製作出來的符合你的需要,你可以要求改了再改。也許今天你說綠色的logo比較好,但明天醒來覺得陽光看起來很有朝氣,所以你一通電話就說還是改成金黃色好了。但如果我是那個提供「服務」給別人的人,我可能日子就沒那麼快樂了。

 

 

「服務」通常代表的是「客製化的空間」,也代表花錢買到的是「整個過程」。所以我很害怕我們做的東西被定位成「服務」。因為那代表我得24/7的滿足顧客的需要,因為他買到的是我每分每秒細心耐心的為他著想,也買到了我對他的親切態度、更買到了我為他量身訂做以滿足每個人特別的需求。所以「服務」是很累人的,而且它代表你比較晚才能收到貨款,你必須先墊出成本才會收到貨款。以「網路公司」來說,可能代表你變成了一家不停幫別人客製化的公司。這種公司的老闆通常非常難當,因為在外面你要帶著笑臉向人彎腰鞠躬。回到公司,你常會面臨公司氣氛不是太好。PM和工程師的衝突在這類的公司上演最烈,因為PM永遠覺得委曲,又不是我說要改的。工程師永遠覺得倒楣,明明做好了,為什麼不停叫我重做。世界上沒有任何方法解決這些問題,因為這是這個產業的本質。

「產品」導向的公司,通常強硬了許多。「冷氣機」、「除濕機」就是長這樣,你何時看過有顧客說「我不喜歡溫度調整按鈕,請幫我改成轉盤式的。」、「請把我的水箱弄大一點。」因為他們的產品,特色就是一手交錢一手交貨,邏輯就是要買就買、不買拉倒。所以他們強勢的多,這不代表他們不聽消費者的聲音,「iphone」也是「產品」不是「服務」,但它可以把消費者的聲音反應在它標準化的產品。設計可以很貼心、功能可以很細緻。但你想訂購一台和別人長得不一樣的iphone,就是辦不到! 而且「產品」類型的優勢就是你可以比較快收到錢,也容易規模化。你通常比較容易把標準化的東西大量複製,只要你顧好你的capacity,你創造得出足夠的市場,你的規模化過程是較容易的。重點就是你要把握的原則是東西就是長這樣,不能說改就改的。當你把你的能量投資在改變你的「產品」,你的改變就會影響所有買你產品的人,而不只是某一個人而以。

也許你會覺得這些和你一點不相干,是「產品」或是「服務」,又不是你決定的,你可能會以為你所在的那個產業,已經幫你定義了你是「產品」或「服務」。事實上,這是不正確的,很多business只要稍微調整,就可以變得比較「產品導向」或比較「服務導向」。事實上,很多公司你很難說它是100%的「產品導向」或「服務導向」。它可能同時含有兩種成份,只是其中一個成份多過另一個。同樣是餐廳,「麥當勞」比較產品導向、牛排館比較服務導向。同樣是咖啡店,startbucks比較產品導向、下午茶店比較服務導向、同樣是廣告平台,Google廣告比較產品導向、客製化campaign製作公司比較服務導向、同樣是學英文,TutorABC比較產品導向、補習班比較服務導向。上面說的「產品」,都含有「先付款」的特性。所以你的現金流是正向的,而且你容易規模化。

以「麥當勞」這個「產品」為例,你可以想像現在的麥當勞只要提供一些椅子,它的戰場是櫃台,櫃台大量的生產來消化點餐的人潮。基本上在你付完錢,漢堡交到你手裡後,交易就結束了。你也許坐在店裡吃完、也許找不到位置、也許外帶,基本上那已經是交易後的事了。但「牛排店」是完全另個樣子,它受限於位置數的capacity,因為它是後付款的「服務」,它提供除了美食還包括那1小時的「享受感」。所以它要做的事比麥當勞複雜的多,要有人接電話訂位、有人帶位、有人倒水、有人點餐、有人送麵包、有人清桌面、有人換盤子、有人送主菜、有人上甜點、有人來問你滿不滿意今天的服務… 我想到就覺得非常累。如果有一天,開餐廳的你,想要最短時間增加100%的營業額,你覺得是「產品型」的還是「服務型」的餐廳容易呢? 當然是「產品型」,因為它比較不受限於它的capacity,它可以比較專注在生產和行銷,但人事成本、空間成本比較不會因為revenue的double而跟著double。

當然「服務型」的企業有它的利基,但以最大的優勢就是「易於規模化」的網路公司來說,我覺得若把公司做成「服務型」的企業會有點折損你本來身為網路公司的優勢。所以也許你可以想個方法,把「客製化」變成「標準化」,把「錢後收」變成「錢先收」,把「專注在滿足客戶需求」變成「專注在做出客戶喜歡的標準化產品」,事情可能會輕鬆一些。如果你觀察我們過去幾年做的事,你會發現,我們從早期非常「服務型導向的公司」,用多年的時間才慢慢變成「產品型的公司」,在每次轉型的過程中,所有客製化的服務、所有要長時間才收得到錢的東西,也都是最先被捨棄的業務。到後來,公司幾乎沒有任何「服務型的業務」了,這也讓我們的日子變得更愉快。我並不覺得你必須像書裡面這麼急速的轉型,或立即就失去大的服務型客戶。因為那可能為你帶來更大的風險,而且台灣的公司也不是像書上說的這種賣法。也許你可以買這本書來看看,如果你正在build一個business。

出自郭家兄弟創業日記

 

關鍵字: #創新創業
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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