荷比盧消費者調查顯示「 Phygital」 正夯!
荷比盧消費者調查顯示「 Phygital」 正夯!
2015.01.13 |

根據MindTree公布的荷比盧市場調查報告顯示,現今消費者對線上與線下通路差異的認知越來越模糊。號稱實體數位化「Phygital」 (Physical+Digital) 時代的消費者,隨時隨地可使用行動智慧手機來進行跨產品比較與跨通路比價,正在逐漸模糊化實體店面與電商通路的差異性。

圖說: 消費者使用行動裝置在實體通路掃描產品條碼查詢市場價格,圖片來源: Emerce

(圖說: 消費者使用行動裝置在實體通路掃描產品條碼查詢市場價格,圖片來源: Emerce)

Phygital 消費者透過手機在實體通路查價的行為正在顛覆傳統通路的供需模式,實體通路數位化,新增電商接單可能性,而虛擬通路電商也正在實體化,新增提貨點或體驗店面來接觸消費者。透過新科技與生態圈的發展,實體通路數位化與虛擬通路實體化腳步將加快。

依照 MindTree 的市場調查報告,荷比盧的零售通路已經正在進行數位化調整來因應 Phygital 消費者的期望,超過一半的零售通路電商有設立提貨站,消費者可指定送貨時間與地點,避免空等時間浪費。純電子商務通路只有5%有設提貨點,但這比率也在增加中。根據調查,有時零售通路也花太多心思在消費者不太在乎的服務項目上。

透過荷比盧400位消費者問卷調查,針對電子商務,零售超市,傢俱與生活用品與花藝產品通路的購物體驗與期望,MindTree 報告歸納出五點觀察與建議:

1. 消費者期待實體店面購物與在電子商務的購物體驗無縫接軌

圖說: 荷比盧消費者行為觀察1

圖說: 50% 消費者同時在線上與線下購物。10% 傢俱園藝店消費者希望可透過網站,電話服務中心,或是店內數位看板自行找到問題答案。

建議: 確保網站(桌面與手機),電話服務中心,或是店內數位看板的資訊能同步更新。

2. 消費者希望能使用實體店 In-Store 新科技

圖說: 荷比盧消費者行為觀察2

圖說: 10% 消費者希望使用快速 check-out 技術,例如數位看板或是自助掃描機的使用。8% 傢俱園藝店消費者希望可透過掃描 QR Code 取得詳細產品資訊。

建議: 導入 In-Store 店內科技應用,如 iBeacon, 數位看板, 產品說明平板或是行動APP來提高消費者購物體驗。

3. 消費者願意提供個資,但不希望透過社群

圖說: 荷比盧消費者行為觀察3

圖說: 80% 的 Phygital 消費者願意提供個人資料。但只有 5% 願意提供個人社群資料。

建議: 透過提供 VIP 優惠來交換會員資料,用來做個人化行銷參考依據。

4. 消費者希望知道更多資訊,不管線上或線下

圖說: 荷比盧消費者行為觀察4

圖說: 20% 的消費者希望知道實體店是否擁擠避免排隊時間浪費,也希望可以收到個人建議。 8% 消費者希望收到即時產品評比或其他消費者的建議,但只有5%零售通路有提供。

建議: 透過行動電話,網頁或是數位看板提供更詳盡的產品資訊,例如影音說明,評測資訊與3D展示等。

5. 如果有優越的購物體驗,消費者會增加消費

荷比盧消費者行為觀察5

圖說: 如果有優越的購物體驗,就算店面沒有庫存,20% 的消費者可以接受透過電子看板或是線上下單送貨到府。但只有5%的零售點有提供這樣服務。8% 期望可以透過消費記錄可以收到自動銷售產品清單。

建議: 檢視多通路佈建是否完整,加強產品資訊的豐富性以方便消費者跨產品比較,線上產品說明透過3D展示。導入 In-Store 科技應用,提升消費者購物體驗。

荷蘭透過 Shopping2020 的計畫,形成完整第三方服務生態圈與新科技的導入, 零售通路正在快速進行數位化轉型中,以回應新型態[實體數位] Phygital 消費者時代的來臨。

資料來源:Emerce / MindTree

關鍵字: #O2O
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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