網路品牌成功 後台也是關鍵
網路品牌成功 後台也是關鍵
2012.11.14 |

一個網路品牌的成功,不光只有靠產品的品質和價格,購物網站的排版和風格以及網站的管理後台也很重要,如此才能真正滿足購物者與經營者的需求。

台灣賣家圈近兩年在Lativ爆紅之後,興起一波自架獨立購物網站的風潮,GraceGift、天母嚴選Gotobuy、BlingCandy靚亮購、MADE IN LUKA手創館、台北濱江⋯⋯,紛紛開設自有品牌的購物網站。而從Lativ到GraceGift再到台北濱江,從服飾到女鞋再到食材,它們的共通點是營收是該類別屬一屬二,以及背後的技術團隊都是哇寶科技。

專門規劃建置購物網站的哇寶,36歲的創辦人李辰德,原先是專門接銀行系統專案的工程師,例如荷蘭銀行的信用卡系統、交通銀行的網路銀行、中國信託保管箱進出紀錄系統。但李辰德有感於專案沒辦法累積,每個案子都要重頭再來,「我希望可以做一個可以持續成長的案型,一個活的東西,」他笑說:「因為我自己非常愛買。」李辰德說他五年以前就從國內買到國外,著迷於各種3C產品,辦公室的設備也都從網路買來,一個月消費超過新台幣10萬元是常見的事,於是奠下建置購物網站的念頭。

想做購物網站後台,也得先有購物網站市場,可惜2004年的台灣電子商務才剛要發跡,即便有客戶規模也都還很小,於是李辰德接到的前兩個案子,都是英國垂直型購物網站,包括3C產品的B2B網站 Miniland和B2C網站Xspo。

複雜流程,簡單設計
一邊做國外網站之餘,李辰德也在網路上發表一些有關電子商務市場觀察的文章。而這樣的舉動,竟替他帶來台灣的第一個客戶,也就是現在頗具知名度的成衣品牌Lativ創辦人張偉強。「算起來,我們是網友,」李辰德回憶。2006年,張偉強打算做一個生活用品專賣網站Zakka,他不僅在版面的規劃上滿足Zakka頁面風格簡潔的訴求,更重要的是,建立可運作的管理後台。李辰德指出,好的購物網站必須能夠真正滿足購物者與經營者的需求

因為這樣的開發經驗,也讓李辰德修正了事業方向。他說本來在2006年正式創立哇寶「比價」網站,但一來發現台灣比價市場不大,二來是網站開發經驗,讓他發現網站系統機會。他不但接著操刀建置Lativ的網站,想「挖」的寶也就一路從比價商品變成系統後台了。

哇寶系統的核心是在擴充性和延展性,能在很短時間內,開發出客戶想要的購物流程、行銷功能、管理工具等,」從最複雜的行銷功能來看,李辰德舉例,當網站設定成買A送B、紅標加綠標享折扣、限量搶購、滿額免運費等,都必須詳細地規劃流程的走向及環節的關聯性。甚至他們在建置販售生鮮肉類產品的台北濱江時也發現,在消費端可能買了安格斯牛肉跟蘋果汁,看起來是一筆訂單,但因為運送方式的不同,在後台就必須分開處理,「雖然消費者只是按『送出』就完成了購買,但後面各種折磨工程師的行銷運算,其實才開始。」

擴充性不僅可從哇寶這頭開發,客戶也能自行開發增加網站功能。例如台北濱江自行加上會員卡機制並銷售,連哇寶團隊都豎起大姆指佩服。李辰德說:「其實如果要講一個固定的樣貌,我們並沒有,因為它是無形的,可以根據需求變化出各種功能。」

系統設計高度彈性化
此外,「速度」也是哇寶特色,例如GraceGift臨時想與黑貓宅急便合作,滿額使用貨到付款可送限量咖啡券,其中牽連物流商系統、數量有限、滿額門檻等多重部分,但哇寶只花短短4小時就完成。「我們讓一個個的行銷活動,像是USB隨身碟一樣,只要插上去就好了,可以無限擴充,快速更是重點,」李辰德一派輕鬆地說著。

哇寶的擴充性也表現在與其他系統的串接能力。經手特力屋購物網站系統改版時,因為需要網路與實體店資訊同步,庫存、店頭POS機等,林林總總得串聯五個系統以上,就連談出共用規格都很難,李辰德直呼是最辛苦的專案。目前哇寶維運中的網站約有十個,收費方式是開發費自10萬元起跳,每月維運費用以當月客戶使用的頻寬來計費,從3萬元到幾十萬元都有。

因為自己愛買,李辰德發現了新的商機,也成功地協助眾多有企圖心的賣家,將事業推向更大的格局。他的經驗再次驗證了,創新的源頭往往來自自己的興趣。

3
****個產品系統特色
****1.****完全客製化
****專做購物網站系統架構規劃,量身打造的後台,可依客戶需求客製化增加功能。
****
2.
****行銷擴充性
****讓一個個的行銷案像是USB****隨身碟一樣,插上就能使用,見長於擴充性和速度。
****
3.
****容易串接其他系統
****可串聯客戶使用中的其他管理系統,如特力屋網站後台就串聯超過五個以上的系統,包括紅利、DM****等。

哇寶資訊
●創辦人:李辰德 
●成立時間:2006年 
●員工數:5人 
●網址:http://www.wabow.com
●品牌定位:購物網站後台系統開發

資料來源《數位時代No.213》

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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