IDC~2013年中國資通訊市場10大預測,行動應用和社交將會融合到企業中
IDC~2013年中國資通訊市場10大預測,行動應用和社交將會融合到企業中

受到全球經濟及中國自身調控的影響,中國經濟的增速開始減緩,2012年GDP的年均增長率掉到7%-8%之間,結束了自2002年 以來連續10年高於8%的增長,中國經濟開始進入弱增長的調整期。在此調整期間,變革和轉型將是中國經濟發展的主旋律。變革涉及政治體制改革的推進和經濟體制改革的進一步深化,轉型涉及經濟結構轉變、產業結構轉變、環境影響轉變與城鄉結構轉變。

IDC中國區總經理霍錦潔說:「2013年將是中國經濟發展過程中至關重要的一年,而中國ICT市場在2013年也會受到較大的影響,經濟的變革與轉型既為ICT市場提出了挑戰,也提供了機遇;第三平台(雲端運算、行動、社交、大數據)技術的推廣和應用在不同行業也將進一步深化。」

2013年中國經濟整體仍然面臨風險和不確定性,但同其它國家相比,經濟增長預計仍將較為平穩快速。「受全球及中國經濟的影響,中國IT市場仍將處於調整期,總體增長速率將低於2012年,宏觀政策的調整對2013年的ICT市場也將產生較大影響,不同產品、區域和行業的差異化將更為明顯。與此同時,第三平台已成為未來ICT市場的新主流,其相關的硬體、軟體和服務仍將引領中國ICT市場的增長,」IDC中國助理副總裁武連峰說。

IDC對2013年中國ICT市場的10大預測如下:

預測 1:中國經濟的變革與轉型驅動ICT市場轉型,中國ICT市場仍將穩步增長

2013年將是中國的變革與轉型年。當前的全球經濟大環境要求中國轉變以出口帶動經濟高速成長的結構。中國政府將通過若干舉措拉動消費,擴大消費佔GDP 的比重。中國新一屆領導人上任後將出台新的改革舉措,重點的改革舉措將包括土地改革、國有企業改革、財稅改革、金融改革、分配製度改革等,這些改革措施對 各個行業的未來將產生深遠的影響。經過近兩年的實施,2013年將是十二五規劃的修正調整年,這些修正和調整對各地區和行業的投資金額和方向產生了較大影 響,ICT市場也在其中。雖然面臨諸多挑戰,但2013年中國經濟仍將穩步增長,IDC預計2013年中國的GDP增長率將達到8.3%,並預計2013 年中國ICT市場總規模將達到3604.6億美元,比2012年增長8.9% ,其中IT市場規模為1879.3億美元,比2012年增長10.2%,電信服務市場規模為1725.3億美元,比2012年增長7.6%。與第三平台相 關的IT市場增長將遠高於市場平均增長,到2013年將占到IT市場的21.6%,增長率則達到19.7%。

預測 2:物聯網和第三平台技術的深入應用使中國智慧城市建設進入3.0時代

中國智慧城市的建設始於15年前,當時以地理信息系統GIS為核心進行數字化城市建設,可稱為1.0時代:數字城市。其主要特點是地理信息的數字化,應用 範圍只限於一些專業機構,服務對像有限。隨著互聯網、寬帶及無線技術的發展,智慧城市的建設從2005年開始進入2.0時代:互聯城市或無線城市。其主要 特點是全方位的信息化和互聯化,應用範圍擴大到幾乎所有的行業,服務對象則涵蓋政府、企業、居民等各個方面,但各類應用相對貧乏,數據孤島現象仍大量存在。隨著2009-2011年智慧地球、感知中國、第三平台等概念的提出,中國智慧城市的建設開始進入3.0時代:感知智慧城市,其主要特點是物聯網技術 開始大量應用於前端的感知與數據採集,3G或WiFi技術用於數據的傳輸,雲計算和大數據技術用於後端的數據存儲、處理與挖掘,應用範圍和服務對象比 2.0時代更為廣泛和深入。

預測 3:企業雲出現整合和深化,個人雲將在中國市場高速成長

如同IDC在去年的10大預測中所提到的,2012年的中國雲計算市場發展迅速:雖然大部分地方政府已經不再盲目的大規模建設雲計算數據中心,但是政府在 雲計算產業鏈的培育方面仍然起到了巨大的作用;同時,電信運營商和互聯網公司也加大了對雲端運算服務市場的投資;金融、製造、能源等傳統企業也開始建設私有 雲端運算應用。IDC認為,2013年的中國雲計算服務市場將進一步發展,雲端運算開始成為主流的業務模式之一,並與大數據、行動、社會化等概念不斷融合。同時,企業級雲平台的建設體現出進一步整合和深化的趨勢,用戶開始關心建設和應用雲端運算的技術細節。IDC預測2013年中國雲端運算服務市場將達到18.3億美元的規模,同比增長52.2%。

預測 4:大數據應用走入傳統行業,風險管控成為商業分析市場新的增長點

2012年,大數據成為IT界最受關注的話題,也為IT主管們帶來前所未有的難題。行動互聯網、物聯網、電子商務等應用都帶動了數據源種類和數據量的持續快速增加,而傳統的數據庫和基礎架構根本無法及時處理、管理和分析如此龐大的數據集。IDC觀察到目前大數據不是某一類產品主導,它將會帶動包括基礎架構硬件、軟體以及相關服務整個產業鏈的變革。從行業角度看,大數據應用走在最前面的是互聯網行業,電信、金融以及政府行業用戶都開始關注大數據方向,並已經有了成功案例。2013年,會有越來越多的行業用戶試水大數據平台和應用。大數據的發展帶動了商業分析應用市場的快速成長,從主要應用類型來看,除了深層次的客戶關係管理之外,實時的風險管控在2013年也會成為商業分析應用新的增長點。

預測 5:行動應用和社交將會深入融合到企業級解決方案之中

作為IDC定義的第三平台的兩個關鍵要素,移動和社交媒體都將會在2013年更多地與企業級軟件融合,移動和社交媒體會成為企業級應用的新入口。除了傳統 的企業級應用軟體企業之外,互聯網服務提供商也會在這兩個方向上發力。根據IDC的數據,2013年中國互聯網用戶數將達到6.11億,同時,行動互聯網用戶數達到4.61億,這標誌著移動終端將超過PC成為用戶訪問互聯網時使用最多的終端。企業級用戶對行動互聯網的需求已經從收發郵件和辦公自動化,開始拓展到業務類應用的行動化。社交媒體從以面向個人消費者為主逐漸走入企業,與傳統的企業級應用融合,為企業提高協同工作效率、實現社交商務提供了重要平 台。移動社交與企業級應用的融合也成為未來的重點發展方向。

預測 6:底層智能開發成為智能終端發展的成功因素

2012年智能終端產業的變化日益複雜,中國客戶超前的體驗需求逐步提高,如何刺激市場進一步發展,讓客戶購買第二台、第三台終端產品已成為廠商的關注 點。傳統的應用模式已經無法滿足客戶的需求,市場的熱點將從傳統的配置及應用商店的競爭,進一步升級到深層智能平台的開發。如折疊屏幕、語音輸入、多點觸 控等的開發。IDC認為,未來的中國智能終端的深層競爭主要存在於三個方面:智能傳輸與功耗管理、智能外形、智能輸入。

預測 7:LTE和寬帶牽動電信市場新格局,牌照未發,投資先行

傳統語音業務增長乏力,使得以移動寬帶和固網寬帶為基礎的數據業務成為拉動運營商業務增長的首要動力。工業和信息化部於2012年9月宣布4G牌照的發放 時間將大幅提前,最早於2013年底發放。在工信部的支持下,中國移動4G的籌備工作一直有條不紊的進行,迫於競爭壓力,中國電信和中國聯通也不得不加快 將4G提上議事日程的步伐。而在固網市場,中國移動獲得固網牌照幾無懸念。中國廣播電視網絡公司即將掛牌,獲得固網牌照。固網市場「四架馬車」的競爭格局 即將形成。為取得先發優勢,各大運營商在獲得牌照之前已經紛紛開始積極佈局。

預測 8:服務外包合作關係由契約型向業務戰略合作夥伴關係轉型

服務外包戰略中IT 服務與業務服務融合的趨勢將進一步凸顯,客戶的發包範圍不斷擴大,同時對接包服務商對於業務的理解提出更多的要求。IDC預測目前的經濟環境將催生客戶與服務商之間新的合作關係,新的合作模式將與業務結合得更為緊密,同時產業的整合將持續。總體而言,服務商與客戶將從傳統的「契約型」外包服務關係向更為靈活的「戰略合作夥伴型」外包服務關係進行轉變。

預測 9:企業級行動整合管理服務將成為2013年的市場熱點

越來越多的中國企業已經或者正在考慮向移動業務平台轉型。 IDC預測,行動應用向企業的滲透不僅將為傳統的管理服務內容注入新的內涵,同時整合了行動應用的管理服務也是服務提供商提升服務能力和競爭力的重要方向。在這樣的環境下,服務提供商的角色也將發生相應的轉變。

預測 10:電子商務社交化,線下與線上多渠道協同發展是2013年的主旋律

受宏觀經濟及資本市場的影響,電商企業僅僅依靠大量廣告投入來獲取流量的發展模式越來越難以為繼,急需尋找低成本、高效的流量獲取管道。同時,社交平台經過前期培育,用戶接受度和使用率得到大幅提升後,也需要尋找廣告之外的流量變現方式。基於雙方共同的合作需求,IDC相信2013年電子商務企業與社交平 台的合作將進一步提速。另外,受電子商務市場高速增長的驅動,傳統企業紛紛「觸電」;為了提升品牌形象和服務能力,已有不少電子商務企業開始嘗試建設實體 渠道。因此,線下通路和線上通路共同協調發展,將是2013年的主旋律。

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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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