[雲端門市]台灣統一星巴克:建立可持續的消費關係
[雲端門市]台灣統一星巴克:建立可持續的消費關係
2014.08.04 | 科技

「我們要在星巴克與顧客之間,打造一個更緊密、更有意義的關係,無論在實體店或網路上。」星巴克的全球數位長波特曼(AdamBrotman)於2012年接受美國《富比士》雜誌訪問時指出,網絡世界給了業者機會與客戶建立新的、可互動和可擴展的一個真實關係。他們瞄準的方向只有三個:會員、O2O以及行動商務。

正因為美國星巴克的數位發展得相當不錯,因此看好此商機,統一星巴克日前宣布成立線上門市,並於4月10日正式開張,成為繼美國之後,亞洲首個發展電子商務的國家。

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統一星巴克總經理徐光宇說,記得2007年11月初,當時因星巴克執行長霍華舒茲(Howard Schultz)離開執行長一職,星巴克的業績也一度相當危險。那年到西雅圖參加全球事業夥伴經營會議,當時見到霍華舒茲表情凝重,晚上在霍華家中晚宴時,肯尼基(Kenny G)還以好友身分吹奏薩克斯風助興娛樂賓客。隔年1月8日,霍華跌破眾人眼鏡回任執行長,展開大刀闊斧的轉型改革計畫,「我也決定要跟隨他的腳步積極調整。」

打造第四生活空間

星巴克的全球事業夥伴經營會議帶給徐光宇非常多好的點子,透過全球星巴克的事業夥伴分享經營成果,徐光宇也可觀察到各國的發展。以美國發展電子商務這麼成功,當時徐光宇想,一定可引進台灣市場來。

統一星巴克在亞洲市場表現突出,除日本、中國與印度三大獨立市場,統一星巴克在其他亞洲12個國家與區域中,營業額與店數規模排名僅次南韓。統一星巴克因有統一、統一超支援,也是全球唯一同時取得實體、虛擬、商品進口代理銷售的業者。

「除了實體店面的擴展外,還期望透過各種通路的銷售,讓品牌力更強化。」徐光宇表示,星巴克全球發展策略中,電子商務占了重要的一環,因此台灣也希望發揮虛實整合的概念,「我們希望打造出第四生活空間的咖啡體驗。」統一星巴克自1998年進入台灣,當時以第三生活空間為概念,提供消費者在居家以及辦公室之外,一個品嘗咖啡的第三個好去處,看好電子商務發展以及呼應全球星巴克的發展策略,從去年10月開始先測試線上門市的營運,經過半年的調整,4月10日正式上線。

統一星巴克的線上門市目前設在7net以及博客來兩個網購平台合作打造,除了販售實體門市咖啡用品、設備及包裝食品外,還引進日本獨賣的掛耳式咖啡及台灣線上獨賣杯款、提袋等新品,打造不同於實體門市的咖啡體驗,業者並期望初期線上門市的業績能占整體業績的3%。

在測試線上門市的過程中,統一星巴克發現,消費者對於咖啡豆的需求非常高,而且在7net則是以大包裝的銷售特別好,這是過去實體店面所沒有的,因此考慮會有更多咖啡豆種類大包裝的銷售。

拉抬新會員成長

統一星巴克今年在網站的服務還包括推出隨行卡記名服務以及行動App,這次進一步跨足網購市場,估計可以帶來新的來客數以及消費額。業者表示,在測試期間,估計已經帶來2∼3成的新會員,更帶動網購平台咖啡類別的銷售成長,線上購物的客單價約拉高至800∼1000元左右。

統一星巴克行銷經理林秀文表示,為了衝刺線上購物,統一星巴克的線上門市有四大特色:跨國體驗、在地創作與獨賣商品、節慶送禮與預購服務,以及體驗式商品等。以跨國體驗來說,統一星巴克線上門市將持續引進全球不同國家星巴克的特色商品,如首波引進日本開發的掛耳式咖啡Origami,全球只有日本以及台灣統一星巴克線上門市才有銷售。

此外,星巴克也將實體常見的節慶預購及體驗式商品,與線上通路串連結合。以節慶預購來看,統一星巴克可線上訂購母親節蛋糕,提早訂購可享9折優惠並宅配到府。至於體驗式商品則是透過線上銷售咖啡講座搭配晚宴的方式,讓消費者到店裡實際體驗。林秀文表示,儘管單價達3200元,不過還是非常受到消費者喜愛,限量訂購單搶購一空。經過這幾個月的銷售經驗,林秀文說可以發現消費者對於特殊商品或者網路獨有的商品特別有興趣,而且咖啡豆以及杯子、咖啡用品等,都是銷售名列前茅。

由於美國星巴克在行動商務部分不但積極投入,成效也相當良好,因此統一星巴克下一步將會自建自有的電子商務平台,甚至也會開發出自己的行動App整合隨行卡付款,屆時不論在付款或者訂購都可更加便利,會員的服務也會更加完整。

經營電子商務的3個Tips
1.網站上有獨特的商品。
2.可比門市更早買到限量商品。
3.體驗式課程可將消費者又帶進店面學習咖啡課程。

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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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