【淺談導購六】 台灣導購模式總覽
【淺談導購六】 台灣導購模式總覽
2013.06.06 | 創業

本篇與大家分享一些台灣電商市場的導購作法。講在前面:雖然團隊與我致力於導購相關之觀察研究已久,但仍難免疏漏,若有未盡,尚請包涵。

例如email、以前的msn、現在的line或whatsapp等。大部分是針對真實生活中的朋友做符合其當時需求的一對一推薦。導流最少,但轉換率佳。

BBS 例如PTT的 e-shopping網購板BuyTogether合購板 ;超人氣部落格《 486的大丈夫週記 》;以及許多Facebook粉絲團──無論是興趣主題粉絲團如 iFit 38萬fans、電商官方粉絲團如 Groupon 44萬fans、或專門進行導購的粉絲團如 SALE特賣會情報 48萬fans。

台灣與大陸的問答網站都有很成功的個人導購案例,利用一問一答的網站機制與現成免費的人潮,回答與產品知識相關的問題,一個月賺取新台幣三到五萬的導購佣金──否則您認為為什麼有那麼多人願意熱心給予其他網友建議,而且都答得又快又專業呢?各位可以點入「 NB到底該買哪一台好 」驗證看看,是否每個解答的後面都附上大聯盟推薦代碼?(識別方式為網址後方跟隨著“ co_servername=英數混合一長串的編號”)。

聲明一下,我不知道我舉的例子是誰做的導購,但您若點入了上述推薦NB型號的連結,則您在24小時內到Yahoo!奇摩購物中心所產生之任何購買行為,不管是購買該廣告商品或瀏覽其他商品後購買之其他商品訂單,全都會列入這位幸運兒的推薦獎金計算,幫他增加零用錢。

台灣的比價導購服務很多,就我所知舉例: FindPrice alexa tw=113; EZprice比價網 alexa tw=356; SaveBar省省吧! 比價工具列(非網站)。另外有專注於機票比價、旅館比價的論壇 背包客棧 alexa tw=123 以及幾乎包括了全線旅遊商品的搜尋比價網站 FunTime alexa tw=1,968。

根據網頁內容自動推播相關商品購物連結,稱為內容導購。例如在 NOWnewsTagtoo 合作,點選「 iPhone 5S曝光:內部大改動 多種顏色可選 」這則新聞,就會看見下方出現「本文特價商品」區塊,但目前商品似與內文關聯不大。

美麗的圖片、有趣的畫面,比起文字必然更能吸睛。 Tagtoo 的圖片標籤, clipick 和台灣樂天 樂搜尋 的以圖找物,皆屬圖片導購。

返利是很直接的:導購方把所獲得的導購分潤,再回頭退佣給消費者。程序為:加入返利導購網站會員、透過指定連結購買商品、提出訂單編號申請返利。 EmailCashiChannels通路王美安臺灣 ,就是這麼做的。

商品種類和數量愈發豐富的今天,網購已經讓消費者越來越難選擇與決定,社群導購要解決的正是這個難題,方向有兩個:

一、  對於使用者:要讓使用者能分享、能喜歡、能收集、能評價、能從「搜尋」轉變為「發現」、並能因此產生誘發性消費。Yahoo!奇摩購物中心今年三月推出的 慾望牆 ,剛剛跨出這第一步。

二、  對於使用者之間:要讓使用者之間能交友、能互動、能彼此追隨、能相互給予購物建議。 Gumhoo alexa tw=3,300的 幫我二選一 即屬此類非常有創意的社群導購範例,唯流量太小,是可惜之處。

以成為購物入口網站為目標、專門為了引導購物流量而建立的導購網站,規模較大、系統完備,是目前導購成績最好的一種模式,也可以充分享受長尾效應。大陸有淘寶自建的 一淘網 為代表,國內則有蕃薯藤的 yam一蕃 (說來慚愧,這兩天才剛發現它,我不知它何時上線,應該不久,因alexa顯示其流量僅佔整顆蕃薯的千分之二)、SaveBar省省吧!團隊的最新力作 品購 (2013年5月31日甫上線, 尚無alexa資料),以及本團隊所開發的 愛逛街 (2013年年2月18日正式上線, alexa tw=324)。畢竟我對自己的系統和計劃較為了解,以下容我對 愛逛街 的導購理念稍作介紹。

愛逛街 主要參考大陸已有顯著績效、但國內尚無成功案例的模式作為開發重點,大致包含幾個面向:

商店導航 讓使用者對國內電商一目瞭然,提供方便。

團購 / 福利品 匯集式網頁為使用者整理了好康折扣資訊,不必跨站查找。

代購 / 精品 / 試用品 / 開箱文 頻道,與合作夥伴共同營運,滿足不同需求。

會員系統: 愛逛街 團隊乃自學生社群網站 優仕網 分出,基因上就特別擅長生成社群、經營社群。建立會員系統的目的無疑是為了進行社群導購,使得分享、喜歡、收集、評價、投票、交友、互動、追隨… 等行為可以發生。

比較搜尋:不只比較商品價格高低,也讓使用者能依各家電商開放出來的各種條件,例如關聯性、人氣、銷量、信用、上架時間… 等,對商品進行篩選。同時, 愛逛街 保存了使用者的搜尋記錄,讓網頁上的呈現可以隨著每個人更多的造訪次數而更加個人化。

前台呈現:初始頁面(各頻道首頁)採圖片瀑布流模式吸引目光,降落頁面(商品說明頁)則將2,3,4,5之相關資訊,連同跨站相似商品一起呈現出來。

目前, 愛逛街 的前台工程完成度約30%,預計今年七月底可達到70%,什麼時候全部完成呢?我可能無法回答吧!總會發現可以再進步的項目。我們把 愛逛街 看作一個導購的實驗場所,僅管不確定怎樣會成功,但我們勇於嘗試──幾乎沒有人像我們做過這麼多嘗試!(還好我們也真的有不錯的購物流量可以拿來進行這些嘗試… )

至於 愛逛街 的後台工程,關於建立一套雲端的、容許任何買賣雙方自由加入的開放式聯盟營銷平台,對我們來說是更重要、也更值得期待的。

(本文作者為 高儷玲/ 九易購物公司策略顧問,優仕網、愛逛街 共同創辦人)

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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