【淺談導購七】 移動電商與行動導購
【淺談導購七】 移動電商與行動導購
2013.07.04 | 創業

九易購物是做導購?

日前(2013.07.01)工商時報刊出一篇《 九易購物 瞄準行動導購商機 》:「前Yahoo!奇摩電子商務事業群總經理何英圻所創辦的 九易購物 ,積極布局行動電子商務。該公司通吃平台、開店服務及O2O(Online to Offline)的導購商機。」

這讓我接到了幾通詢問電話。「原來 九易購物 是做導購?」

不是。(至少此刻不是啦!) 九易購物 做的既不是導購、也不是行動導購,它是電商,或更精確地說是移動電商,經營行動商城並提供 APP開店平台服務

平台服務B為主,導購服務C為主

是不是導購,直接從與「購物」這件事的關係來看,會更為清楚。

● 導購網站如 一淘網美麗說愛逛街 ,完全是從消費者的立場、跨平台、跨店家地以各種不同的維度重新組織和呈現商品,提供購物相關資訊給使用者,幫助C降低尋找成本,提高網購樂趣,甚至發現購物需求。導購網站本身並未實現交易,而是引導消費者到最可能發生轉換的購物網站頁面,成交後向該購物網站收取佣金,這種佣金的本質是後付的媒體費用(CPA、CPL、CPS)。

九易購物 則和 Yahoo!奇摩購物中心淘寶網 類似,偏向從服務店家\供應商來滿足消費者的購物需求,花費較多人力和時間進行與B相關的開發、經營與管理,包含了完成交易所需的資訊流、金流甚至物流。不同的是: 九易購物 的行動商城比起網站更專注於優化手機購物的體驗,而APP開店平台也站在協助B的出發點,要讓每個店家\供應商都有機會以可負擔的成本快速插旗行動商務。

行動購物APP與行動導購APP

行動購物APP方面,現在能觀察到的多數電商作法,都是先花費30萬~200萬開發,再從媒體購買流量來做推廣經營,但開發出來的APP卻通常僅是其PC版的縮小畫面,自然難以轉換訂單。事實上,開發行動購物APP之前都必須思考以下幾個面向,才能把握使用者在移動情境下的心理因素,並且充分運用移動載具的優勢,提供真正的新型態行動購物服務:

一、 **** :此特性在行動購物上最為明顯重要,它容許了主動推播、精準行銷,也奠定了個人化服務的數據分析基礎。

二、 **** :充分掌握地利,搭配天時與上述的人和(用戶綁定),行動購物的威力始能真正發揮。

三、 **** :移動載具的有限展示空間造成了與PC端不同的使用界面特徵,降低搜尋依賴(採取點擊導向的設計)、簡化文字描述、縮短購物路徑,都是提高行動購物轉換率的重點,將成移動電商的重要課題。

四、 **** :移動載具利用的是碎片化的時間、不連續的空間,隨時有被打斷或失去信號的可能性,因此,除了掌握上述「少即是多」的要點,如何還能藉由標記、收藏等功能容許使用者分次完成購買?這也是移動電商過去經營購物網站時相對缺乏的經驗,值得認真探索。

再談行動導購APP方面。現狀是PC端由幾大網站或聯盟把持絕大多數流量,所有電商的行銷推廣,大多花費在流量購買;而移動端目前並沒有顯著的壟斷式流量入口,未來是否能出現一兩款行動導購的APP作為行動購物的集成器,比價型態也好、社群型態也好,都符合市場期待,值得嘗試。大陸的行動導購APP 口袋購物 曾於去年4月完成A輪1200萬美元的融資(投資方為 成為基金 ),今年一月又完成了B輪融資(金額等資訊不詳);台灣則有本團隊的 愛逛街APP ,積極希望透過手機讓社群互動延伸到街上,謹以 愛逛街APP 的產品開發定調表供參考。

(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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