[詹佳俊]小市場如荷蘭都能孕育出飛利浦，台灣為何不行？|數位時代 BusinessNext

最近常常碰到或聽到臺灣人說臺灣市場太小，所以無法產生國際品牌，也很難產生跨國際的電商公司。臺灣有沒有辦法產生國際品牌，我想可能的原因應該很多，但「國內市場太小」，應該不會是一個藉口，否則比臺灣市場還小的荷蘭就不會有像飛利浦這樣的國際品牌公司出現了!

圖說明
照片來源：David Evers

飛利浦的初期發展是由複製，大量生產然後投資研發，才逐漸轉型成為跨領域的國際品牌。公司創立初期的發展其實跟台灣很多以生產導向的企業的發展過程很類似，或許可以值得很多臺灣參考。

以生產燈泡起家的荷蘭皇家飛利浦電子公司(Philips)，成立已經超過一百年，與美國的通用電氣（GE)、德國的西門子（Siemens）、日本的東芝（Toshiba）並列為全球四大電子集團。飛利浦的三大競爭者都有龐大的國內市場支撐，唯有飛利浦的國內市場最小，人口數比台灣還少不到兩千萬，僅有區區ㄧ千六百多萬人口。

不要小看燈泡這現在看起來不起眼的玩意兒，在1891年飛利浦公司剛成立時，家用電力都還不是很普及的年代，19世紀燈泡的出現對市場的影響力應該不小於20世紀出現的個人電腦。

##老二哲學 – 快速複製，低價搶市

雖然台灣的Acer很早就提出「老二哲學」的概念，透過快速複製老大的產品與策略，節省市場調查與產品研發費用，利用較低成本優勢快速搶食市場。但其實更早在ㄧ百年前的荷蘭飛利浦，公司發展的前二十年也是採用類似的老二哲學，快速搶佔市場。

相對於燈泡市場三巨頭(美國的通用電氣、德國的AEG與西門子)，公司規模相對小的飛利浦認為與其自己花大錢做產品開發，還不如讓那些有錢的大公司先去做昂貴的研發，飛利浦只要能快速複製就好。而且因為沒有產品研發費用，只有複製成本，產品的生產成本可以壓低，當然也可以利用比較低的價格來銷售，在那個智慧財產權觀念還不十分普及的年代，飛利浦的「老二哲學」確實讓三個老大燈泡公司頭疼不已。當老二已經逐漸威脅到老大時，放任飛利浦成長多年的三個老大燈泡公司，就開始對這個老二出手制裁。

雖然飛利浦後來因為取得美國通用電氣的專利授權(透過授權培養競爭對手，通用可避免美國市場獨佔的反托拉斯調查)而逃過老大們的追殺，但也讓飛利浦思考調整「老二哲學」的策略。

##建立實驗室 – 自主研發，成為老大

經過上述的三大廠專利訴訟，也讓飛利浦意識到專利將對公司產生重大的影響，因此決定透過公司上市取得鉅額市場資金來建立ㄧ個大型的自主研發實驗室計劃，這也就是荷蘭著名的 NatLab - 飛利浦物理實驗室。

這個實驗室除了開發並取得螢光燈(或稱日光燈)的專利與技術，成為日光燈的市場老大，貢獻飛利浦照明超過七成的營業額，也擴展相關技術到X-ray雷射光產業，奠定了飛利浦醫療事業發展的基礎。除此之外，NatLab也發明了電晶體、開發無線電收音機、彩色電視機、電動刮鬍刀，音樂光碟片等先進技術。
可以說飛利浦是在有了NatLab之後，才真正轉型由「燈泡產業的老二」變成一個專注產品研發與品牌創新的跨領域電子業老大。

##大量的「老二」- 成本驅動的紅海市場

看到這裡，有沒有覺得荷蘭飛利浦前二十年的「老二」策略發展跟台灣多家電腦公司很像呢? 台灣很多電腦公司都跟飛利浦同樣是以產品製造起家，早期也不太注重專利與授權，透過快速複製的老二策略，利用低成本優勢與低價來搶奪競爭對手的市場。但似乎台灣很多公司也很享受(或是沒有選擇)當老二的低價競爭優勢，沒有自有專利來產生產品差異化，只能透過不斷的擴充產能，來降低單位製造成本，希望能維持價格競爭力。當市場產生變化，大量的同質性產品產生供給大於市場需求時，龐大的定型化產品產能就可能會成為公司龐大的負擔。

##製造，品牌與通路

飛利浦雖然是以製造業起家，但透過專利與研發來逐漸建立起差異化的核心競爭優勢，並發展品牌來維持高毛利。當自有的生產製造已經不具成本優勢時，飛利浦也快速反應來做出關閉或出售自有廠房的決定，同時可以透過專業外包來維持相同品質的產品製造成本優勢，公司認知到唯有品牌與不斷創新的專利才是公司永續經營無法取代的核心競爭優勢。

即便已經是ㄧ線品牌，但飛利浦不像很多台灣品牌(或生產製造)公司對通路的偏好是”Sell & forget”(產品賣出收帳後就不管通路銷售與服務)，而是積極協助通路銷售，並維持多重通路策略與客戶服務。依照各地的市場狀況，可能會有直營銷售通路，實體展示通路與電子商務銷售等。

##台灣市場小所以不易培養出國際品牌嗎?

因為在荷蘭工作的關係，常會接觸到歐洲通路商與台灣的品牌，發現台灣有很多具產品研發或是製造優勢的廠商通常對發展品牌與通路常常抱持懷疑的態度，而僅能倚賴歐洲優勢通路商的品牌來決定台灣供應商的價格與通路策略。更有很多台灣廠商認為台灣市場太小，沒有國內市場支撐來培養出國際品牌，但真的是如此嗎?

荷蘭的飛利浦，或許就是個很好的例子，只要國家跟企業都有企圖心，也能提出有差異化的核心競爭策略，國內市場都比荷蘭還大的台灣，就算沒有產生像飛利浦這樣的跨領域國際品牌，應該也有機會在個別的領域發展出像樣的國際品牌與企業吧?

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AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。