[孫治華] 燦坤那值___的殺價功能！你忽略了嗎?|數位時代 BusinessNext

當初我看到這一則新聞電商新模式：燦坤快3推「挑戰出價」服務，估年底銷售增3成的時候，就覺得自己可能會再寫一篇關於他的報導。

你覺得線上殺價代表什麼？

我相信大家都有聽過「消費者沒有品牌意識，最便宜就是最重要的事」，當然！這一句話是值得討論的，但是他一定代表了部份的真實。

電子商務的消費者在移轉購物對象是相對沒成本的，只需要換個網站購物註冊，也就是說要是同一件商品在經過了消費者的比價之後（尤其是最近有EZprice的比價資訊服務），換個地方下單就可省個兩三百甚至五六百，有何不可？

於是比價其實不僅只是消費者的事情，更是電子商務店家們需要去準備的資訊，畢竟，比價輸了消費者就大批移轉了。所以電商遇到的問題往往是

比價資訊是動態的，但是商品資訊是靜態的！（起碼不即時）而面對網站上靜態的商品價格，消費者對於低價商品的移轉其實本質上是「對於商品沒有『議價能力』的自然反應」

殺價表示將電商毎次與各電商的比價（情報力／談判力），轉交給了消費者

這整個扭轉了這個產業原來的運作模式。對於電商來說，某一項產品我沒掌握好價格，沒關係！消費者你不用跑，因為你今天可以提出的不僅是別家的價格來購買，而是你可以「殺價」，你甚至可以提出比現在最便宜的價格進行殺價，並在兩天內收到是否核准殺價的通知。

線上殺價代表什麼？「我永遠都有提供『最低價』的機會」

回過頭來，「消費者沒有品牌意識，最便宜就是最重要的事」就在這樣的銷售模式中被解決了！當一家電商可以永遠最便宜的時候，就會有品牌忠誠度！

「議價」與「團購」兩種殺價模式你覺得哪一種比較多人用？

當初我看到這網頁的時候，我第一個問我自己的就是這個問題。

從消費者的角色簡單推斷，議價是個體戶，而團購可能就是「素人部落客」或是「辦公室間」的集體團購。不管頻率是哪個高，「團購」才會是最大利潤產生的部分。

因為他扭轉了團購的模式：「電商挑選趨勢商品，電商與供應商談團購價，行銷團購價的商品」中間有很多費時費力的談判與溝通，現在不用了。消費者自行扛下了挑選趨勢商品與行銷團購商品的成本。素人部落客可以根據自己的「專業與眼光」與團友數量，與燦坤談團購價，48小時內確認，燦坤瞬間成了這些素人部落客的倉庫、貨架、提款機！

而那些辦公室「話聲」的小團，也會感受一種「輕鬆殺價/團購」的Fu。團長只是看到了這商品，問問大家意願，再去問問電商意願，就完成了？

在建立了品牌忠誠與議價能力後，才有真正的會員關係管理

以燦坤而言，在銷售市場的搶佔是很棒的！除了交易金額之外，最起碼燦坤還會獲得這四種資訊：

一、過往有多少比例的商品是因為比價而流失（多少人來殺價）
二、消費者最想議價的商品（想殺什麼商品）
三、大眾對於某項產品的可接受售價（想要殺多少）
四、「誰」將成為他們的VIP（團購）會員（誰常來殺價）

而其中，第四點的資訊最為重要！我甚至可以想像，未來某日某位部落客拿起電話就打到燦坤，要進行團購的殺價，而系統顯示，這位部落客根據過往的團購資訊，確定他是一個熟客/老客戶，因此他的團購價格可以更有彈性！而也因為這樣，這位部落客更「習慣」到燦坤這邊得到「熟客價」。

燦坤玩真的，也要消費者Buy in這樣的消費模式，來看營運數據

專訪燦坤網路暨行銷部營運長陳顯立對此模式的數據分享

適用商品：福利品與蘋果商品除外

自己想買但價格不適當的 40%（所以只是便宜一些就賣掉了）

目前一天已有1000人進行殺價

殺價服務中團購模式佔60%

20%的出價都買到心目中的理想價格

增加了200張訂單

整體業績多15%

內部業務溝通（不包含行政調整時間）3個月

對了！回到這篇文章的標題，值多少？根據雅虎奇摩股市燦坤2014年的月營收均在15億以上，所以整體業績提升15%乘上15億乘上12個月，對！最後考慮電商營業額約為整體營收的10%，因此這樣的規畫是「可能」帶來一年約2億的收益。

「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。

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%。

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。

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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