行動商務夯,93%台灣人購物前喜歡做功課
行動商務夯,93%台灣人購物前喜歡做功課
2014.11.25 | Yahoo

全球傳播媒體集團WPP以及GroupM旗下的傳立媒體,25日舉行年度活動TURNINGPOINT,並與Yahoo奇摩共同發表「跨螢行為vs.品牌溝通」研究報告。預估2018年,台灣將會有1500萬台數位裝置,而且以大螢幕手機最受到青徠。除了台灣人滑手機的時間每日有3小時之外,男女使用者在手機上閱讀的內容大不同。研究也發現,台灣人很喜歡在購買前做功課,也產生Show Rooming和Web Rooming等極不同的消費行為模式。

這份報告研究全球40個國家在智慧型手機及平板電腦上的使用者行為,包含使用這些裝置的目的,使用者在裝置上所花費的時間及最感興趣的內容。

1、台灣人每日花3小時滑手機

傳立亞太區策略分析執行長Deepika Nikhilender指出,看好台灣人平均擁有4.7個數位裝置(包括PC和筆電),很接近全球的平均4.8,傳立選擇台灣作為亞洲首站,公布這份全新報告。

傳立台灣董事總經理林淑敏指出,台灣人平均每日會花費3小時使用行動裝置。每個人在行動裝置上所花費的時間,甚至比看電視的時間還多,台灣也因此成為世界上行動裝置滲透率最高的國家之一,甚至比行動裝置高滲透的香港還高。

Yahoo奇摩也曾在8月中分享Millward Brown的研究,指出台灣人是滑手機第一名,平均上網時數每天達197分鐘,兩個研究的數據非常接近。

林淑敏指出,台灣是世界上行動裝置最快速激增的市場之一,消費者每天花費使用數位裝置的時間平均為8.6個小時,PC和筆電仍占3.3小時,行動裝置為2小時,印度使用者平均每天只使用5.4小時,行動裝置約2.3小時。

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(圖說:傳立媒體跨螢行為與品牌溝通研究,行動裝置逐漸成為主要的裝置。圖片來源:傳立投影片。)

2、男女使用者,行動閱讀內容大不同

不論是通訊、內容、遊戲和娛樂等活動,智慧型手機已打敗PC和筆電,成為每日活動最主要的裝置。

台灣使用者每日對溝通及瀏覽內容的需求,已超越對玩遊戲的需求。台灣智慧型行動裝置的使用者,對國際新聞及當地新聞熱切渴求,特別是氣候狀況及重大新聞更新。

隨著消費者族群暨人口統計上的差異,使用者在閱讀或觀看內容時,也會有極大差異。例如:女性族群較喜愛健康、名人八卦、美妝及觀看過往的電視節目。而男性族群則對於運動節目及重大新聞議題較感興趣。

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(圖說:傳立媒體跨螢行為與品牌溝通研究,男性和女性在智慧型手機上所喜愛的內容不同。圖片來源:傳立投影片。)

用行動裝置觀看影片內容的情形也很普及,有59%智慧型手機使用者,每次觀看影片的時間超過10分鐘,林淑敏分析,台灣使用者很喜歡用手機看電視劇及影片。上班、上學通勤前最熱門的影片是可以隨選隨看,約3-5分鐘或較活潑的短片。

智慧型手機用戶在早晨的使用率會激增,平板電腦的使用者主要使用時間是在白天以及傍晚。晚上八點到晚上十一點使用者最常連結以及從事的活動是即時通訊/聊天軟體、線上遊戲、社群網路及閱讀內容。

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(圖說:傳立媒體跨螢行為與品牌溝通研究,智慧型手機使用的時間以剛起床和傍時時為最高峰。圖片來源:傳立投影片。)

3、新購買行為模式崛起Show Rooming、Web Rooming

Deepika Nikhilender說,台灣與亞洲其他網路較成熟的市場相比,最具特色的是行動商務的崛起及消費者喜歡在購買前先用手機做功課,會有這樣的現象,跟台灣電商發達有關。

93%的台灣智慧型手機使用者會在購買前先用手機查資料,有81%的使用者曾經用手機進行網銀交易,82%使用者曾在店內購物時直接用手機搜尋產品和服務資料,89%使用者使用手機上網購物。

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(圖說:傳立媒體跨螢行為與品牌溝通研究,行動商務盛行,89%使用者曾在網上購物。圖片來源:傳立投影片。)

林淑敏說,購買前先搜尋的行為,是台灣行動商務可以發展的關鍵,使得行動裝置成為品牌與消費者產生連結的重要角色。智慧型手機在消費者購買決策的過程中,不論事前購買研究、在店內、以及購買後的階段,都不可或缺。

林淑敏指出,台灣也出現歐美很新穎的新購物模式,以往購買消費電子產品,使用者會先到實體商店逛逛,再到網路上以低價購買,顯示出「show rooming」的消費行為。像衣服、鞋子、化妝品等生活用品,則有「Web rooming」現象,消費者傾向在網路上做好購買前功課,但最終則是直接到店面購物。

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(圖說:傳立媒體跨螢行為與品牌溝通研究,使用者網路購物的行為從Show rooming轉為Web rooming。圖片來源:傳立投影片。)

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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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