[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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快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。