義大世界布建Beacon讓消費者逛街不迷路,賺滿意度也賺營業額
義大世界布建Beacon讓消費者逛街不迷路,賺滿意度也賺營業額
2015.02.10 | 科技

占地兩萬多坪、每年來客數800萬,位在高雄的義大世界,利用Beacon及AR等技術解決顧客迷路問題,消費者不迷路,自然就有更多時間在這裡花錢。

1月隆冬,當台北人用羽絨大衣將自己緊緊裹住,抵禦寒風侵襲,一路往南來到高雄,卻是陽光普照,微風和煦。離左營高鐵站20分鐘車程的義大遊樂世界,佇立在山丘上,像個憑空出現在深山裡的繁華王國,高級飯店、精品購物中心和遊樂園一字排開,讓人目不暇給,踏入義大王國的領地,給人的第一印象就是「大」。

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(圖說:占地廣闊的義大購物廣場藉由放置Beacon,幫助消費者快速找到目標櫃位。圖片來源:蔡仁譯攝影)

先是以全台最大、直徑長達80公尺的摩天輪迎接遊客,接著映入眼簾的是滿滿的義大吉祥物犀牛,一隻巨大的犀牛就坐落在台灣故事館上俯視群眾,與其遙遙相對的是義大樂園招牌遊具「天旋地轉」,高達18層樓的槓桿,乘載著高分貝的遊客尖叫聲來回搖晃,義大世界正如其名,一切都巨大得令人無法忽視。

義大世界最吸金的購物廣場同樣也巨大無比,每年來客數800萬,占地兩萬多坪。如果你對兩萬多坪有多大沒概念,這是中南部最大的量販店好市多嘉義店的3.5倍,是全台最大的IKEA台中店的2倍。而且義大世界購物廣場在山坡上又呈現長條型,連結飯店和遊樂園,垂直面含括地下樓層和頂樓戶外空間,賣場空間之複雜超乎想像,從地面大廳走進去的樓層不叫一樓,而是地下一樓,循著手扶梯而上到達的樓層才是一樓,初來乍到十分容易搞混。

解決顧客迷路問題

義大開發總經理林俊昇在賣場裡走動,立刻就遇到外國遊客詢問為何一樓不是一樓。林俊昇一邊快步走動一邊笑著說:「所以我們賣場的按摩機賣得特別好,很多遊客走一走就覺得腳很痠,就會去買按摩機。」擁有347家櫃位、超過500個品牌,還有餐廳、冰宮、電影院甚至是籃球場和打擊場,義大希望藉由多角化經營,吸引各年齡層的客群造訪,但也因為大,產生許多問題。

因賣場面積過大,整個義大世界購物廣場又分成A、B、C三區,導致遊客常找不到目標櫃位,非常容易走失,浪費時間在反覆找路。遊客在尋找方向的同時不僅浪費寶貴的旅遊時間,可能還會對義大產生不良印象。更重要的是,這些被浪費掉的時間,原本都可能是貢獻給賣場的營業額。

林俊昇表示,為了解決這個問題,義大從去年8月起決定引進藍牙發射裝置Beacon搭配App,用Beacon幫遊客導航,帶遊客到他們想去的櫃位上,讓手機成為無所不在的服務台,遊客不用開口問就能到達目的地。國內零售百貨業對Beacon技術仍處觀望階段,義大雖不是第一個引進Beacon技術的國內賣場,但卻是鋪設規模最大的,去年11月義大在賣場內鋪設1,500顆Beacon,等於每5到7公尺就放一顆,涵蓋率高達90%以上。

義大的Beacon是這樣運作的:消費者的手機必須先下載「義大世界GOGO購」App並打開藍牙,接著點選想要前往的櫃位、餐廳或地點,手機就會自動幫消費者安排出最佳路徑,詳細列出行走方向和距離。若中途臨時想要變更行程,也可以隨時調整路徑。

林俊昇指出,這個App推出3個月以來下載量雖然只有3千多,但卻明顯提升了顧客滿意度。在App推出之前,義大購物廣場的顧客滿意度只有63%,但用過App導航功能的顧客滿意度卻高達92%。另一方面,由於Beacon的布建成本低,續航力和穩定性都高,不會破壞義大本身的賣場裝潢,義大才決定率先採納Beacon技術。未來還考慮引進內建Beacon的燈具,減少Beacon的耗損率。

將時間轉化為賣場的產值

停車場是義大世界另一個迷宮,總共2,570個車位,又分成許多夾層。因義大地處偏遠,外地遊客前來義大多半是開車,但停車容易找車難,在無邊無際的停車場中要找到自己的車並非易事。義大採用擴增實境(AR)的影像定位技術,希望改善遊客找不到愛車的狀況。

遊客打開App後,將鏡頭對準車子旁的停車場柱子,拍下柱子上的號碼和區域名,手機就會記住車位位置。當遊客結束行程想要回停車場時,只要按下「帶我去車位」,就會在地圖上顯示前往車位的路徑和文字指示。

無論是Beacon找櫃位或是擴增實境找車位功能,林俊昇認為這些科技工具對義大最大的幫助是,將顧客原本浪費掉的時間,轉化為賣場的產值,「我常講出門旅遊就是搶時間,因為出門和回家的時間是固定的,所以你一定想要用最短的時間把你想買的、想看的都買齊。我們的應用讓遊客多出一些時間,對商場來講就是增加消費。」但林俊昇也指出,並非每個賣場都適合裝Beacon,義大購物廣場由於幅員廣闊,才需要藉由Beacon幫助遊客定位,但如果是垂直式的百貨賣場,微定位的意義可能就沒那麼大。

但對義大而言,AR和Beacon都只是為了解決顧客問題而生的方法,義大真正在打的算盤,其實是將App打造成顧客關係管理中心,將會員資料和消費紀錄都整合到手機中,推薦顧客有興趣的商品、告知顧客相關商品的促銷訊息,累積點數也都儲存在手機中,即使手機弄丟了,資料依然儲存在雲端,隨時找得回來。

打造顧客關係管理中心

「最重要的是,我們在思考要如何讓消費者來到這裡。」林俊昇說,目前那些下載App的消費者,已經讓義大得到時間差帶來的營業額,但這不是他們的最終目的,「未來我想要做到讓所有消費習慣都在這裡面。」他說,這樣才有辦法真正計算出什麼時間該做什麼事,「我們今年會花比較多成本去做這件事。」

雖然義大引進許多科技工具,但林俊昇強調,實體賣場最重要的還是人與人之間的互動,這也是虛擬通路比不上的。尤其義大賣場的商品以國際精品居多,擁有售後服務和真品保證的優勢,這讓義大相較於3C賣場少了一些來自網購的壓力。但義大坦言未來可能會推出自有的網購平台,與其他業者做出差異化。

被問及義大進軍虛擬通路的策略時,林俊昇語重心長地說:「科技是很重要的東西,但我們畢竟是人啊,互動這件事情還是重要的,我不希望未來這邊都沒有人,大家都只是來義大看貨,然後在我們的網路上面下單,那做網路這件事情就是錯的。我希望他可以來這邊,感受我們的不同。」義大未來進軍電商會如何出招?拭目以待。

Tips

1.利用Beacon縮短顧客找到櫃位的時間,將時間差轉換為營業額。

2.運用AR幫助顧客在廣闊的停車場中快速找到車位,提升顧客滿意度。

3.未來將結合實體會員資料和消費紀錄,所有顧客關係管理都整合到手機App中。

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(圖說: 義大開發總經理林俊昇強調,科技只是解決問題的工具,人與人之間的互動是實體賣場最大的優勢。圖片來源:蔡仁譯攝影)

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關鍵字: #Beacon #VR_AR_MR
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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