博客來實體店不賣實體書,推App掃碼O2O購物
博客來實體店不賣實體書,推App掃碼O2O購物
2015.11.16 | Amazon

大約兩週前,亞馬遜才在西雅圖華盛頓大學附近的大學村(University Village)購物中心開了第一家實體店「Amazon Books」,在台灣有20年歷史的博客來網路書店的第一家實體閱讀概念店「未來書店」,也選在16日在台灣大學宿舍區旁的7-ELEVEN開張。

數位時代
(圖說:在台灣有20年歷史的博客來網路書店的第一家實體閱讀概念店「未來書店」也選在台灣大學宿舍區旁的7-ELEVEN開張。圖片來源:許文貞攝影。)

然而兩者的經營路線大相徑挺:和實際可以現場購書的Amazon Books不同,博客來的閱讀概念店「未來書店」架上的書籍只能供讀者瀏覽,真正的購買行為還是要透過掃碼連結到線上購買。博客來表示,這是一家帶來「新閱讀體驗」的書店。

博客來在今年八月曾經對外預告,年底會和7-ELEVEN推出「不賣書」的O2O實體概念店。這家實體概念店就在今天在7-ELEVEN的台大長星門市開張。博客來表示,之所以選擇在台大旁邊的7-ELEVEN推出複合型店面,是因為依照過去的經驗,各類型的出版品在文教區、住宅型商圈的7-ELEVEN賣得最好。

智慧書店員,運用大數據推薦選書

實際走一遭博客來「未來書店」,可以看到其中有幾項賣點:

  1. 智慧書店員:
    只要站在螢幕上方的攝影機鏡頭前,就能透過人臉辨識功能,去辨識性別和年齡區間,再依據博客來的數據去推薦螢幕前的消費者可能會喜歡的書籍。消費者若喜歡那本書,就能立刻加到「喜歡」的清單中,再將清單轉換成QR Code。消費者只要用「博客來快找」App掃描QR Code,就可以將推薦閱讀的清單加入博客來會員帳號的購物車裡。

  2. 閱讀處方籤:
    利用工研院的投影互動iNTERPLAY技術,將畫面投影在桌面上。使用者可以透過幾個簡單的興趣和喜好程度等問題選擇,獲得推薦的書單。書單一樣也會顯示成QR Code,供消費者掃描。

數位時代
(圖說:只要站在螢幕上方的攝影機鏡頭前,就能透過人臉辨識功能,去辨識性別和年齡區間,再依據博客來的數據去推薦螢幕前的消費者可能會喜歡的書籍。圖片來源:許文貞攝影。)

數位時代
(圖說:閱讀處方籤功能因為是透過興趣和喜好程度推薦書籍,相較之下比較準確。圖片來源:許文貞攝影。)

數位時代
(圖說:看到想買的書,可以在螢幕下方掃描一維條碼列入清單,就能得到清單的QR Code,用App掃碼一次匯入購物車。圖片來源:許文貞攝影。)

除此之外,還有一個80x55公分的大型書籍裝置,內頁是空白的紙張,上方則會投影部分選書的書評、影片和試閱等內容,隨著書頁地翻動,會顯示不同的選書內容。

原先7-ELEVEN中的用餐區被改造成書店閱讀桌,牆邊放置的書架上放置上百本書籍,包含2014-2015年博客來選書,以及為了大學學區而特別挑選的「10年間大學生都在看的書」主題書單。雖然這些架上的書籍不能現場購買,但消費者一樣可以透過現場螢幕下方的紅外線掃碼得到QR Code,或是用App直接掃書上的條碼購買。

另外,今年八月博客來曾預告會在今年底推出電子書,打造虛實合購,據博客來表示,目前還沒有進一步的消息。

實體是虛擬的延伸,還是全新的商機?

就博客來目前的展示可以發現,目前博客來只有將網路書店線上的大數據導入這間閱讀概念店,辨識性別和年紀推薦書籍。使用者如果想買書,還是要透過博客來的App和實體書店互動,才能在線上購買,將實體書店使用者的互動數據轉到線上。

另一方面,由於在閱讀概念店中不能直接線下購書,也迴避掉實體書店書籍定價與網路書店差異,以及進貨和庫存數量的問題。

博客來將實體書店當作是網路書店的延伸,而非多一個通路,重點擺在用實體書店營造閱讀的體驗。

實際上使用也發現,由於「智慧書店員」是透過人臉辨識性別和年齡區間,再根據博客來的數據中顯示該區間可能喜歡的書籍做推薦,因此推薦的書單不一定準確,還有改善的空間。

同樣是20週年的亞馬遜,在實體書店的佈局跟博客來則略有不同。在亞馬遜的實體書店中,消費者真的能線下購買書籍,還有書卡印著網路上的書評作為購書參考。

對亞馬遜來說,實體書店不只是網路書店的延伸,而是得到更多消費者數據的通路。

而亞馬遜運用一些巧思,將線下的消費數據跟線上連結。例如雖然實體書的價格和網路書店相同,但實體書上並無標示書價,消費者必須透過亞馬遜的App掃碼,才能得知書的價格,因此一樣會透過自家的App將實體書店的數據轉換到線上。

兩種方式,思維截然不同,然而若要考慮到實體店面進貨、庫存等關乎營運成本的問題,很難判斷哪一種方式比較適合台灣的電商業者。不過對於目前的國內電商業者而言,現在會考慮從網路轉進實體開店,通常為的還是想接觸網路無法觸及的部分客群,而非建立線下的購物數據,或許博客來和亞馬遜的O2O模式,可以帶給其他電商業者一些參考。

延伸閱讀:
博客來20年,下一步:電子書和O2O實體店
所有的書都「正面朝上」——亞馬遜首家實體店明日開張!
你以為亞馬遜實體店是為了賣書?不,它是為了大數據!
[Internet20]張天立:博客來的多少波瀾、多少挫折,現在都已了然

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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