【樂天總經理開講之四】透視螢幕背後的社群商機~社群商務不等於社群導購!?
【樂天總經理開講之四】透視螢幕背後的社群商機~社群商務不等於社群導購!?
2013.01.13 | 行銷

還記去年淡定紅茶嗎?只是一個小小的網路愛情故事,透過社群的渲染,造就了新商機。

近幾年社群一窩蜂的熱潮,談社群商務成為電商的顯學。但是社群商務難道就只是導引購物,創造訂單的促銷行為嗎?從樂天的觀點看來,社群商務遠超過透過社群網站導引購買行為,更牽涉到更深層的消費本質—社交!

你還記得你最愛的那雙鞋是在哪買的?或是你在購買特殊商品時陪伴你的人呢? 購買行為一直是人類社交遺傳基因的一部分,不論是產品背後的故事,或是來自朋友的推薦,購物其實就是一種社交活動,讓「shopping is entertainment」一直是樂天最重視的一環。

跟隨著線上購物的成長趨勢,我們發現到從導購到分享、從建議到交流訊息。現今,電子商務已代表快速且低價得到你所需要的東西。這對以需求為基本訴求的消費者是很有幫助的,然而消費者行為中一個有趣且耐人尋味的變化正逐漸浮現。隨著目前線上社群網站完全融入了我們的生活,購物轉變為更像是發掘、娛樂與資訊交流。

根據TWNIC於2012年發佈的報導指出,台灣有近六成使用者有線上購物習慣,網路賣家必須盡力使購物過程變得更容易方便,並提供友善的購物環境,才能帶來更高的銷售額並提升客戶忠誠度。全盤且完整的線上購物經驗將可提高網購消費者瀏覽網頁的時間,創造更多商機。

購物的本質是故事與社交

在日本,即使一間大型超市新開幕,當地的魚店仍能維持生意興隆,因為居民通常了解且信任本地業者,並會分享個人經驗給其他人,真心地推薦小商店。相同的概念成了「社群導購」(curator)興起背後的驅動力,這也是全球電子商務重要的發展趨勢。現在,我們可以將購買的物品、概念、外型及風格拼湊收集在一起,這些圖片訴說了作為顧客的我們,背後各自的故事。這樣的模式再一次透過個人購物提升了網站使用經驗。因為我們隨時都使用著社群網站,發掘及娛樂式購物經驗是我們最想要在社群網站上與所有使用者同步分享的。

毫無人情味的自動販賣機模式對於提升主顧關係沒有任何幫助。作為消費者的我們,想要與商品的購買來源產生連結及信任。常常,一個有趣的故事,會讓增加消費者購物的意願,甚至產生認同感。「淡定紅茶」就是一個最好的例子,連動出淡定紅茶及週邊商品的銷售。

近年來,許多全球品牌及產品管理者嘗試利用社群及電子商務的力量,從Facebook粉絲團到贊助Twitter推文及Pinterest,嘗試衡量「讚」的價值正逐漸成為品牌主動出擊的首要任務。國外的社群行銷平台EngageSciences,已將此目標化為行動,追蹤使用者如何參與網站活動及以何種方式在電子商務網站進行分享。

但樂天認為,社群商務並非只是「讚」或訂單,如何聚焦於店家,為店家打造一個圍繞著店家品牌的消費體驗。樂天一直視店家為經營命脈,積極協助店家發展,從會員經營的概念到行銷分享的推廣,讓店家能夠與消費者直接產生對話,經營顧客忠誠,是樂天進入台灣市場後不斷努力的目標。

為了讓顧客持續回購,線上購物網站必須從顧客參與度著手。不同於在實體店面能夠讓消費者獲得親身購物經驗,線上網站需成功地運用社群方式,讓消費者透過影片、部落格、相片,及更多方式增加造訪,與店家產生真實的互動連結。樂天持續的透過電子商務顧問與樂天大學的「empowerment」,發掘讓網購經驗更個人化及特色化的創新方式。

當網路及實體店面界線變得模糊,網路零售商能獲得前所未有的機會去建立長久且穩固的顧客關係,而這些在過去是需要透過面對面互動的。現在不論透過實體店鋪或網路平台,店家們有機會以新的方式來重新定義與顧客間的關係,而這些方式來自於網路所創造的無限可能。

 

延伸閱讀

【樂天總經理開講之一】6大要訣掌握耶誕銷售商機

【樂天總經理開講之二】2013年全球電子商務五大趨勢

【樂天總經理開講之三】Pinterest引爆圖像商機


專欄作家簡介:

江尻裕一為台灣樂天市場總經理,亦為精通中、日、英文的台灣女婿。熱愛戶外運動,曾為代表日本出賽的風帆選手,最近的嗜好是騎重機遊台灣好山好水。致力於讓素人店家成為網購知名品牌,最大的夢想是帶領台灣店家走出台灣,賺進世界財

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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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