[專訪] 台灣賣家前進越南深耕6年,跨境電商3大教戰守則
[專訪] 台灣賣家前進越南深耕6年,跨境電商3大教戰守則

跨境電商越來越熱,東協十個國家6億人口的共同經濟體AEC就在12月剛上路,不僅比歐盟的人口還多,經濟成長率也比美國大。而東南亞網路使用者有2.25億人,對電商及網路服務來說是個大市場,再加上15至35歲龐大的年輕人口超過60%,人口紅利帶動中產階級的消費力。先前也有文章指出,東南亞電商起飛,最大通路Lazada為何獨缺台灣賣家?

這個6億人口的市場大餅,對台灣賣家來說,究竟是不是看得到吃不到?在這種情況下,到底該如何進入東南亞市場?百悅國際創辦人湯梓郡,在台灣有6年電視購物經驗,2009年前往東南亞市場發展,在越南賣女性用品與生活用品已達6年時間,是少數有電商操盤經驗的台灣賣家,也成功進軍越南電視購物,創造出符合在地需求的產品。《數位時代》請他分享對跨境電商的看法如下:

如果問我:「東南亞市場大不大?」,我的答案是肯定的!但要回過頭來想一個問題:在台灣經濟景氣的時候,你的產品在台灣是否熱銷?在不景氣的時候,也有熱銷的產品。關鍵就在於你的產品有沒有正中當地的需求?越南人愛吃的「鴨仔蛋」(把在蛋內部成型為小鴨,但是尚未完全孵化的鴨蛋直接水煮),免費送到你桌上,你能接受嗎?換個角度想,台灣有名的「臭豆腐」或「蚵仔煎」,拿到東南亞,當地人也不一定能接受。

圖說明
(圖說:越南年輕人消費力崛起,到當地發展還是要投其所好。圖片來源:數位時代。)

建議1:投其所好,產品力是關鍵

一個產品在東南亞是否能熱賣,需要驗證的過程,所以平台與供應商在產品開發與定位,也要能夠「投其所好」,這樣平台才能賺到利潤,供應商也才能衝出數量。其實賣產品到東南亞,跟在台灣賣東西相差不大,還是要回歸「三隻腳」理論,不外乎跨境平台集客效益、是否符合當地需求、產品與價格競爭力。東南亞6億多人口的市場,這三項看似簡單,但需要電商平台與產品端共同努力,只有供應商的產品賣出去,跨境平台業者才能跟著賺錢,共存共榮。

此外,商品力重於一切,商品力不是指產品品質有多好,而是能符合讓當地消費者有欲望掏錢並有能力購買的產品。現在進入東協市場容易,不過因為各產品供應商領域不同,要在東協市場銷售亮眼,要先繳點學費累積經驗,才能找出成功關鍵。

我認為在不景氣的市場一樣有熱銷的產品,在景氣的市場裡一樣有賣不動的產品。台灣平台與廠商的機動力與應變能力絕對比外商與當地供應商還要強,但是,想要抓住東南亞市場6億人口的商機,想要前往的平台業者與廠商必須先做足功課,多以當地市場思考,並與在地廠商配合,了解在地人的需求。

台灣會賣的產品在當地市場不一定能賣,台灣市場不能賣的產品,當地不一定賣不好,要怎樣在有限的資源內打這場仗,絕不能只是口號而已,為當地量身打造的產品,才有機會勝出。

建議2:找到賣得動的價格帶

10年前流星花園F4旋風橫掃東南亞,當地人對台灣產品有深深地愛好。但近年受日韓兩國國家政策性投資的緣故,日韓文化大量置入,再加上東協優惠關稅,產品進口成本自然比台灣低,是日韓產品的優勢。

而在台灣賣的產品價格本來就不低,台灣廠商設定當地價格的方式,往往是把台灣定價加上運費和關稅,但如果要在網路上賣得動,就要有C/P值高的價格。在星馬等GDP較高且華人較多的國家,由於文化上與台灣較為接近,所以MIT台灣品牌進入市場上明顯容易許多。

然而,在東協13個國家要如何行銷?如何增進台灣廠商的利潤空間?都是廠商必須去研究和克服的挑戰。這也是台灣政府部門在國家品牌力需要再加強之處。

若是以跨境電子商務來分析通路,主要會上網購買的族群以20-34歲的年輕人族群為主,又以年輕上班族較具購買力。東南亞這幾年因網路快速發展,外界資訊吸收得也快,所以在產品消費上懂得時尚,平價(低價)時尚是網路上最主要的消費趨勢,要回推這些上班族的收入,才能找到他們消費得起的產品價格。

跨境電商,aCommerce提供  
(圖說:台灣廠商在跨境電商常有定價的迷思,加上關稅和運費之後,往往價格很難跟在地競爭。圖為示意圖,aCommerce泰國倉庫。圖片來源:aCommerce提供。)

建議3:五大角色必須各司其職

我從產品經理、平台業者、小供應商、大供應商、品牌代理商等五大角色建議如下:

1、台灣跨境平台業者的產品經理(PM):
請以台灣通路操作累積的經驗值,加上對當地國家文化民族性、使用習慣及接受價格帶深入研究。一般台灣平台業者較無此經驗的累積,但要抽產品銷售的利潤比例,一定要做此功課,這才是產品經理的價值所在。台灣供應商已經很可憐了,請給予正確的資訊去打市場,而不是用模擬兩可的方式去測試市場。

2、台灣跨境平台業者的高階主管:
請記住在不同文、不同種的地區,「位置越高,看不到的地方就越多」,此時必須提供更多資源給第一線作戰的PM,讓他們了解所負責國家區域的文化與價格接受帶,這樣才有辦法事半功倍,與廠商共同成長。

當產品力與豐富性足夠後,接下來要思考在當地的集客方式,你的平台在當地一定要有人來瀏覽,如何誘使他們購買很重要。因為網路平台跟百貨公司專櫃銷售不同,沒有銷售人員面對面死纏爛打,當地人對外來的平台不熟悉,請思考如何建立消費者在你平台上消費的動機。

3、產品規模較小的供應商:
可以的話,請買機票到當地走一趟,感受一下在地的人文氣息,與氣候的特殊性。到當地百貨公司、超級市場走一趟,花一天觀察他們產品購買的嗜好、接受怎樣的價格,針對你的產品領域做當地的實地研究探討。很重要的是,要驗證你的產品到當地會不會因氣候及其他各種因素變質或發生變化?還有你的產品是否能讓當地人接受和喜愛?要落於多少價格帶才能讓當地人願意掏錢購買?

4、中大型產品品牌源頭供應商:
建議當地找代理商或落地經營,整批進口,當地檢驗及認證程序需先確認流程。如此一來,在產品銷售及通路鋪陳會更容易操作,在品牌行銷預算及經營,也能在當地做有效運用。

5、品牌產品代理商:
要先思考當地是否已經有代理商?以及類似產品在當地的定價與銷售情況怎麼樣?東南亞當地似乎還沒有水貨平行輸入的概念,所以必須事先確認,才能避免為了要進東南亞市場而白忙一場。

延伸閱讀:
1. 越南崛起中!電商跨境必須知道的五大挑戰
2. [跨境電商]四張圖,看懂東南亞電商環境

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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