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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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