大數據影響個人消費經驗|數位時代 BusinessNext

Birchbox：從訂閱商品到品牌忠誠

Birchbox是2010年推出訂閱美容商品的電子商務，每個月會寄給訂閱者不同類型的美容試用品，可讓訂閱者實際使用他們所訂購的美容商品，試用後若覺得滿意，就可以到商店中購買。這是ㄧ個讓品牌持續曝光的最佳方法。Birchbox的其中一位共同創辦人將此方法定義為：「嘗試、學習、購買模式」。

自從Birchbox開始在線上商店使用訂閱美容試用品的方法後，訂閱者可提供個人消費資料與訂閱者使用了哪些商品，進而消費者到相關店家購買來增加銷售。線上訂閱的用戶，可輸入自己的膚色、髮色、與穿著風格，能確保每個月所收到的商品，都是為訂閱者量身打造，符合自身條件。實體店面位於曼哈頓的SoHo區，而分析消費大數據有助於要開發怎樣的商品才會受到客人喜愛。

在實體店面中，顧客在購買東西前，會使用商店所提供的免費試用品。Birchbox在店內使用iPad，將所有的商品都讓顧客可在iPad上簡單地遊覽概況，並標記自己想要購買的商品與寫下對此商品的一些意見。

Birchbox的商業模式其實很好懂，當訂閱者每個月提供新產品試用與商品感想，這會讓消費者對於店內商品具有高度的吸引程度與品牌忠誠度，讓每個購物者都覺得總是很期待每個月會寄來哪些商品。Birchbox就如同你的朋友一樣，會告訴你你喜歡的是什麼，或著知道你在擔心商品的那些條件。而這些購物模式，就可以很輕易的讓購物者信任自家品牌，達到一個長遠良好的互動關係。

Harrods：勝利的展示方式

第二個要介紹的零售商，為倫敦奢侈品百貨公司Harrods。從遊戲化到商品展示，銷售商仔細分析市場上的大數據，了解什麼商品才能有效的拉動銷售營業額。

零售商使用新科技去呈現Pholo Palph Lauren品牌，在店內設置十五個櫥窗，展示Fashion Lab地圖，讓消費者可輕鬆地在店內尋找所有的商品。在消費者的手機設備上，可選擇自己喜愛的商品，並給予了早鳥或夜貓子合購商品的價格優惠。這些利用大數據購物的方式都增加了15%的線上購物消費者。

零售商需要的工作模式

大數據真正改變的是新消費者與零售商互動方式。用Birchbox與Harrods這兩個例子可歸納出，如何實際影響消費者選購商品的方式，就是讓消費者用購買行動告訴你他們真正的想要什麼，保持一對一的互動並追蹤消費者對於商品的喜愛程度，在許多銷售手法上都適用。

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因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/