虛實整合再進化~迎接O2O大商務時代|數位時代 BusinessNext

行動裝置讓消費者隨時Online，
資訊串聯Offline購物更輕鬆。
台灣已經可以看見分眾平台的O2O發展，
從線上到線下，全方位滿足客戶需求。
未來新商務，全面啟動！

網路發展初期的1999年，英特爾（Intel）總裁葛洛夫（Andy Grove）曾說出大膽的預言：「五年內將沒有網路公司，因為所有的公司都是網路公司。」當年的預言指的是企業終究需要建構官方網站，而今透過更多O2O（Online to Offline，網路到實體）的虛實整合模式，從行銷、客戶經營到實際營收，所有的公司將能參與網路產業更深，成為新一代的「網路公司」。

O2O一詞自美國折價券網站Groupon崛起之後，開始廣泛受到討論，狹義定義是消費者在網路上購買實體商店的商品、服務，再實際進店享受服務，其中包括三個要素：實體商店的推薦、線上付費、效果監測。

經過許多網站與企業的實驗，O2O也出現許多變形，廣義來說聚焦在「將消費者從網路上帶到實體商店」。過去實體商店對網路產業常採觀望態度，現在逐漸開始經營，包括與網路平台合作商品，或是自營網路服務。變形也包括O2O的反向：實體到網路Offline to Online，網路商城開始往實體移動，包括販售更多線下的服務類商品，或是加入更多線下服務。

各方實驗中介「載具」
因此，O2O潛力無限的原因，在於越來越多的實體企業加入網路產業，從折價團購券網站這兩年帶進新成員可見一斑，包括餐廳、美容診所、按摩Spa、酒吧、運動休閒課程等，各式各樣的服務相關產業。商研院副研究員周文卿表示，「企業從網路找到新客群，它們越來越了解網路，也越來越願意投注資源。」

關注網路趨勢的創新工場創辦人李開復表示，「線上、線下一旦連起來，這是巨大的爆發式力量。」台灣實際成果可從網路經濟數值看出來，根據麥肯錫（McKinsey）2012年網路產業報告《Online and upcoming:The Internet’s impact on aspiring countries-Taiwan》，估算2010年台灣網路經濟占GDP比率5.4％，與歐美等已開發國家相當，比2005年的4.09％成長許多，整體網路生態體系成熟度高，是網路經濟活動貢獻不斷提升的主要原因。

O2O概念是將消費者從網路上帶到實體商店，但仔細回想，這類經驗大多數的人都有，例如上網買機票、訂飯店住宿，實際人到了就能使用，從十年前就有模式，為何又成為熱門話題？經營電子商務超過十年的網勁科技執行長游士逸指出，「觀念真的不新，但有辦法實現真的是因為『行動網路』，它讓所有產業進入網路的成本變低，也讓消費者always online（永遠在網路上）。」

中國阿里巴巴集團在2011年於杭州實行O2O模式的淘寶口碑卡，商家內容來自消費點評網站口碑網，口碑卡付款綁定支付寶，消費者到店後可刷卡確認到店消費，並且回到網站給予評價，完全符合O2O的要素：實體商店的推薦、線上付費、商家也能知道消費者面貌，並進行效果監測，環環相扣的模式，對消費者和店家來說皆具吸引力。但該計畫仍舊在2012年中結束，因為推廣不易，消費者端需要多帶一張卡，而商家也需要一台POS機核銷。

游士逸分析，線上到線下之間的「載具」很重要，「現在所有人都在試驗什麼樣的載具才對，實體卡片、QR Code、App、NFC，全部都在找尋中間的載具該是什麼，可以讓所有企業很習慣、很輕鬆地進入O2O領域。」

大企業將帶動發展
除了載具之外，O2O還有兩項挑戰：尋找線上到線下的串聯模式、吸引實體商店加入。訂位網站EZTABLE易訂網創辦人陳翰林表示，「O2O的挑戰絕對不會在Online，如何將線上的人帶到線下是最困難的。」他比喻，O2O平台就像先生一樣，媽媽、老婆兩邊都要顧，一直都介於其中做溝通，尋求兩方平衡。美食社群網站iPeen愛評網創辦人何吉弘同樣表示，模式最困難。

團購票券網站GOMAJI營運長涂孟郊則說：「實體店是很重要的環節。」兩年多前要把概念說給店家聽，相對比較辛苦，花很多時間在觀念溝通，但現在店家基本上都懂，討論比較多的是分潤比率與平台能夠提供哪些額外服務。

台灣O2O模式已經白熱化了嗎？目前雖然有許多分眾類型的平台穩定成長，但相較於實體世界，參與的企業數量仍舊不多，從中獲得大額營收的企業也不多，而且類型上多為中小型店家。因此未來蓬勃發展的關鍵，除了企業參與的數量之外，還包括大企業的布局。

Google台灣區董事總經理簡立峰觀察，以台灣的經濟規模來看，實體企業走向虛擬通路是比較值得的，因為資本相對於網路企業大，所以當它走到虛擬的時候，即使短時間之內沒有成功，長遠來看，資本越大的人機會越大，「大企業如果可以走到虛擬，台灣的軟體產業或網路產業才有發展動能，因為它們有資金、有人才。台灣的網路企業都是小企業，但也累積了一定的人才和經驗，應該要讓大企業把它帶動起來。」

對於O2O未來發展，在「實體商店推薦」這項元素之中，台灣活絡的網路產業可提供足夠的內容，「線上支付」憑藉著產業人士奔走，法規有機會在2013年一步步鬆綁。目前運用較少的「效果監測」，則有可能帶動新一波O2O成長。例如消費者在線上購買以後，實體店家就能得知消費者面貌、可能的喜好，提供更深入的服務，進一步提升實體店家「不可取代的體驗」的特色。

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AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。