讓企業著眼未來:一堂關於長久經營的課
讓企業著眼未來:一堂關於長久經營的課

譯者導讀:這篇文章作者是紐約知名創投 Union Square Ventures共同創辦人威爾森(Fred Wilson),口語化的舉了許多例子傳達長久經營與他者的不同。最重要的是如果能用創業家的思維去思考,很快的脈絡就能打通,眼前的利潤到底是不是目標最終目標,就要看自己為公司所訂下的初衷了。

是時候脫離我以「長久經營」為主題的分享會,來點不一樣的。這個月的每周一我都會分享一篇文章。而在GOOGLE HANGOUTS上的討論時間則是每周一下午六點到六點半。我們會一起執行一個專案,這個專案的目的是畫出一個可以長久使用的商業模式表,你可以自組團隊或是加入其他團隊,在團隊中相互合作並一展長才,完成這個專案與課程。我會從短期收入最大化VS 長期企業健康狀態開始說起,最後會給予大家的商業模式一些檢討與建議。

**如果你希望自己的事業能夠長時間的正常運作,就必須著眼未來。**你必須建立一個讓自己有信心、讓顧客信任的商業模式,顧客會因此不斷地使用您的服務,不斷的回流。

很多管理學的課程會告訴執行長及創業家商業就是將利益最大化,但我卻不這麼認為。我相信商業是不斷的創造利益,但同時讓這門生意能夠持續下去,並且慢慢的累積內涵與經驗,而不是在短時間內(月、季、年)收穫大量的利益。

我相信一個商業行為的最終目標是長久持續,如此一來所有的關係人(顧客、員工、雇主、供應商等等)可以長時間的倚靠這個企業。

舉個例子來說,你正在經營一間在網路上運作的企業,你是垂直產線上供應來源的主要領導者你每年可以生產$50,000,000的總收益,而扣除成本後每年還有$5,000,000的利潤。

你看到IPHONE跟ANDROID手機的推出而聯想到你的客戶應該會希望能夠透過手機與你的企業同步連線,於是你詢問產品副總裁希望他找出方法,告訴你需要什麼代價來建立手機APP來達成你的想法。他告訴你說這個需要兩年$5,000,000的投資來完成這件事情。你吞了一口口水,在腦中換算著,這表示後兩年的利潤會因此變成$2,500,000。你會怎麼做呢?

做這個投資是因為你必須為了未來長遠的成功投資,即使這不是一個能將利益最大化的事情,他甚至可能只是白費工夫,又帶你回到原本每年$5,000,000的利潤這項投資可能得不到正向的報酬率甚至可能只是一個被動、不被看好的投資行為,但是你仍然要確保未來會需要它。

##重新思考投資報酬率

哈佛商學院教授CLAY CHRISTENSEN 時常講到這件事,大公司的執行長被要求計算每項投資的投資報酬率,如果投資報酬率沒有超過一個特定的標準,公司就需要考慮是否繼續投資下去。但這個時候來了另一個較小的競爭者也開始了這項投資,他們就成功地吃了這個大公司原先的肖想的午餐。

投資報酬率對企業來說並不是一個很好的測量指標,它是美國華爾街最一般的民間指標,用來決定是否要投資你的企業。**但是當你要為自己的公司決定投資對象時,不要使用華爾街使用的方法,用動物的方法—生物本能。**甚麼能夠保證你的企業會存活十年、十五年、一百年?這才是經營公司應該有的思維。對創業家及執行長來說,最困難的事情是他們所做的決定是否會打擾到原本的生意。

圖說明
(圖說:能保證企業會存活,這才是經營公司應該有的思維)

舉例來說,你是一個有線電視營運商,你每年的光是傳送聲音、影像、還有累積的數據資料就可以為你創造好幾十億的利潤。這個時候突然出現可以從任何地方(透過無線電話、有線電視或是無線電)傳送聲音及影像的網路,你非常清楚明瞭這個會影響到你現在正在進行的生意,你會怎麼做呢?你會投資這個新的科技然後投入這個新的市場,加速降低自己在舊市場中的壟斷,來保護原有的商業模式,還是用盡各種方法防止科技的進步呢?

可惜的是大部份的執行長會選擇第二個方法,而大部分的創業家會選擇第一個。第二個方法就是利益最大化的實例,但是有可能,而且很多時候確實會帶著你的企業走向終點。而第一個方法則是關於長久經營,即使我們很確定在近期內它帶來的利潤會大不如前。這看起來是一個很殘酷的選擇,但對我來說,如果你已經確定目標,這個選擇在也簡單不過。

##創業家選擇較艱難的路

執行長選擇簡單的路而創業家選擇較艱難的路,其中一個重要的原因是創業家的思考方式,他們從公司的生父母的角度思考。在他們的骨子裡有生存的危機意識,他們不希望自己的孩子太快的死去。另一方面,執行長卻如被雇用來的保母,他們專注於短時間生意上最大的成功(還有他們的薪水)。他們沒有那個本能去思考二十年後或五十年後會發生的事情,他們知道或許這個時間我已經不再這裡了,或是公司也早就不再了。

所以當你在建構自己的商業模式還有企業文化時,必須在其中強調長久遠比利益最大化重要,在任何一個小細節都不要放過這個原則。這並不表示你不需要創造任何利潤,利潤最長久經營來說亦是重要的,沒有了利潤,企業也不能存活下去。然而,需要利潤並不代表著需要將利潤最大化,讓利潤與企業的長久經營兩者平衡對一位公司的領導者來說,是一個需要拿捏的技術,如果找到平衡了,勝利就會是你的。

本文作者為Union Square Ventures共同創辦人Fred Wilson,譯者為林家安,原文編譯自〈How To Be In Business Forever: A Lesson In Sustainability〉。代表圖來源:stocksnap.io。
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

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。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「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。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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。

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