【樂天總經理開講之五】客製化店面~差異化界面使網路商家更有活力
【樂天總經理開講之五】客製化店面~差異化界面使網路商家更有活力
2013.01.22 | 行銷

越來越多人選擇線上購物,網購人數正持續成長。根據資策會日前公布的2012年台灣網路商店調查報告,預估今年台灣電子商務總產值達新台幣6,605億元,年成長率達17.4%。此外,TWNIC於2012年發佈的報導也顯示,台灣有近6成網路使用者有線上購物習慣,其中又以20~40歲的比例最高。

如統計顯示,電子商務將是未來的銷售趨勢。近年來,越來越多的中小企業也開始投入網路市場,漸漸吸引了更多的消費者。要在眾多的商品中,吸引到消費者目光,其中的關鍵在於獨特網路店面及商品設計,讓消費者對店家的故事和理念能有更深度的認識,同時也能提高消費者對店家的信任感。

線上購物的經營,必須有差異化店面及商品介紹、建立及鞏固品牌形象、維繫顧客關係,以提高店家的能見度。根據日本樂天經營的經驗,線上購物不等於自動販賣機的銷售,不是只有商品圖片、價格,而是要讓消費者透過網頁就充份感受到商品的獨特差異性。

舉例來說,消費者上網購買櫻桃,若只看到商品圖片和價錢,是無法了解商品的獨特之處。如果從網路店面可以看到更多的資訊,像是產地介紹、果農栽種過程等等,更能吸引消費者瀏覽。詳細而深入的文字及圖片,如櫻桃的切面等,也能帶給消費者像是逛高級超市的感受。如果再加上網友的試吃照片分享,更具有說服力。這樣的快樂體驗,就是樂天一直強調的購物愉悅過程─「Shopping is entertainment」,由此打造出的差異性商店,能讓商家在浩瀚的網海中成功搏得版面。像傳統老店「快車肉乾」,或是知名「香帥蛋糕」等美食名店,也是這樣從傳統門市轉戰網路,成功地打造網路第二春。

客製化店面的最終目的,在於打造一個活化商家、親近顧客的網購平台。樂天與每個商家都保持緊密的合作關係,提供消費者持續的「omotenashi」(日式服務態度)經驗。所有樂天商家的目標,即在於超越消費者的期待,提供真正卓越、難忘的消費體驗。

線上商家與消費者維持緊密關係,其實一點也不誇張。線上購物的社群性正逐漸增加,讓線上商家也能提供近似實體店面的購物體驗:消費者在線上購物時可詢問朋友意見,並且和朋友分享他們感興趣的商品。樂天的「非買不可」平台,就提供了這樣的有趣體驗。整合臉書社群功能的「非買不可」,只要看到喜歡的商品,就可以立刻留言與商家和好友討論,獲得最即時也最真實的評價,提供消費者「購物兼交友、開心又安心」的全新體驗!

此外,商家也參與互動的過程。在實體店面購物時,消費者詢問店員對於特定商品的建議,是再自然不過的事情。不同於其他網路購物平台,樂天將實體店面的購物經驗複製到網路世界,提升了商家與消費者的互動體驗。如此一來,不但能增加品牌忠誠度、改善顧客滿意度,也讓更多的消費者在購買之前,更確認商品是自己所要的。

 

延伸閱讀:

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【樂天總經理開講之二】2013年全球電子商務五大趨勢

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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

關鍵字: #樂天 #電子商務
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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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