【未來對談】梁錦琳×江尻裕一(下)~活絡經濟,小點數大功勞
【未來對談】梁錦琳×江尻裕一(下)~活絡經濟,小點數大功勞
2013.03.12 | 科技

Q:市場上許多大小店家都會發送點數,從你們的經驗觀察,店家經營點數應該注意哪些事項?

梁:點數其實是一種行銷的工具,在購物過程中起了潤滑效果,所以商品的質量還是要好。我們現在有很多的合作夥伴,但我們還是會挑選,因為商家說:「我是快樂購的商家」,就表示某種程度消費者所受到的服務,得有一定的水準。所以我們每次都會去做很多的神秘訪客,前往新的合作店家。我們會去詢問卡友:店家有沒有主動提醒你使用卡片?店內裝潢怎麼樣?食物好不好?服務態度好不好?這是我們必須一直提醒合作店家,點數是行銷,商品才是品牌核心,不會因為有了紅利點數,它的品牌或商品的價值就可以不要管了。

江尻:品質很重要。因為點數就是點數,它不代表品質、商品,它是一個工具。所以是店家本身服務好,或是商品有價值,才會趨動消費。消費者心態是「這就是我想買的東西,而我剛好有點數」,而不是「我有點數,東西不怎麼樣也可以」,因為他可以另外去找好的商店。所以店家要注意的是,做一個好的店、好的品牌,這個時候再加上點數,就可以提高效用、提高回購率。譬如說無印良品、康是美,這一類已經很出名的品牌,產品有保證,消費者本身就是常常購買,有了點數更常買,回購率也高。

Q:沒有實物的點數,會不會是虛實整合的好工具?

江尻:點數確實比較容易串聯虛實之間的消費行為。其實消費行為就是線上跟線下都有,起點的面越廣越好。樂天經營的消費地點只有線上,不經營線下店家,所以也沒有需要把消費者拉到那邊去,我們主要是吸引線下消費者點進線上商店,所以信用卡是很好的驅動工具。另外一個是Edy(編按:樂天集團發行的電子錢)。未來若是要從線上到線下,得看手機發展得怎麼樣吧!譬如說未來那些實體店,也可能會成為樂天店家,但是沒有開網路店。

梁:就點數來看,線上、線下其實不會有太大的差別,只是購買地點的差異,可是消費還是消費,回饋點數是回饋消費這個行為。所以點數的虛實整合只是技術問題,就是說消費者在實體通路使用「過卡」或「過手機」的方式累點;在虛擬通路,就是採用批次上傳的方式。

消費透過點數的虛實整合,企業就可以做些有趣的案型。例如我們最近做了達美樂披薩及摩斯漢堡,消費者在網路上做了一些活動,可以拿序號到店內取得商品。主要目的是,消費者在網路上面取得點數、取得優惠、取得訊息比較容易,另一方面又解決企業需要另外回收實體折價券的困難,企業行銷可以從虛擬就開始,這就是O2O(online to offline,線上到線下)模式。

Q:兩位恰巧都有經營中國市場的經驗,你們覺得台灣市場的特別之處何在?

梁:我覺得台灣人還蠻好的,就是非常善良,對於集點,店家會覺得說:「唉,沒有給你們累積到點數,好可惜,那不是對你不好意思嗎?」所以他們願意友善地提醒。根據我們的經驗,只要有使用到點數的客人,基本上他們會更活躍。例如我們最近一直在做的「小點數大驚喜」,你可以用8點去換一個布丁、一碗牛肉麵,可以用99點換一個披薩。可是台灣人真的很善良,不會只用8點換了一個布丁,就什麼東西都不買,台灣人會覺得「唉,我好像有拿到一點便宜,就要再加倍地還你一些」,所以我覺得這個是蠻有趣的市場。

江尻:中國消費者的習慣就完全不一樣,譬如說加入會員送5點,有人就會用系統註冊1、2000個帳號,他們很快就了解到點數就是錢,並且透過網路快速散播出去。中國消費者觀念不一樣喔,台灣人會有點不好意思,他們倒是會覺得「我賺到那麼多錢,很厲害呀,沒有什麼不好意思」,社會觀感就是「很厲害,你很厲害」。

梁:在中國的市場,基本上需要花一點時間。所以對他們來講,「是你要給我的,我有本事去拿,我就拿,它沒有什麼不合法,我就是拿了這5點,去換了東西,我沒欠你什麼」。我覺得是這個市場成熟度的關係,台灣市場基本上就是整個社會有比較多的信任感。。

Q:台灣樂天市場已經有10%流量來自行動裝置,請問行動族會喜歡使用點數消費嗎?

江尻:其實手機是一個介面,點數是一個工具、一個資源。電腦上也可以用點數,而手機因為畫面那麼小,不好用嘛。所以我們要做的就是一個方便使用的介面,讓使用者真的方便用到點數。我們也希望來自行動網路的流量越來越多,所以特別會做獎勵,比如說用手機購買的話,多給一些點數。

Q:跳脫點數,行動網路看來正全面改變消費環境,兩位怎麼看?

梁:手機真的會帶給消費環境dramatic change(戲劇性的變化),你可以看到現在有些人走到實體通路,其實是會一邊比價的。所以為什麼現在賣場越開越大,因為它需要有娛樂功能,行動網路對實體通路來講,是非常嚴重的打擊。所以「人的服務」變得重要,這是沒有辦法取代的部分,實體賣場必須提出具有價值的部分,讓消費者覺得不差那一個錢,馬上就可以把這個貨物買回家了。實體賣場能夠用更多的數位行銷,鼓勵消費者到店裡享受店內樂趣的同時,也能夠讓消費者願意當下就買回這個東西。

江尻:樂天一向提倡的店長文化,也是類似概念,鼓勵店長不管是有新產品、新活動,或是店長自己今天做了什麼,使用email郵件與消費者溝通,建立人性化的商店。

人們的消費習慣,幾百年前到現在其實也改變很多,未來50年也一定會改變。現在有了手機、有了Facebook、LINE等社群,人們上網時間和行為就會越來越不一樣。以前在電腦上看的是入口網站,但使用手機是不會看入口網站的,因為畫面太小,行動族看的是LINE、Facebook,所以與消費者溝通也要到那裡去。可能以後驅動消費者購物動機的,將來自更有影響力的社群力量。

原文刊於數位時代雜誌2013年2月號

[未來對談]梁錦琳×江尻裕一(上):活絡經濟,小點數大功勞

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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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