[徐竹先] 從 Pokémon GO 學習創業「獨角獸」孵育的制度設計|數位時代 BusinessNext

當一個人沈迷遊戲，可能會玩物喪志！
當一群人著迷遊戲，或許是一陣流行！

但當幾億人為了一個遊戲瘋狂，我們不得不深思，這裡面有東西，這裡面有「人性」！當 Pokémon GO 席捲全球市場之際，我們除了趕快成為寶可夢訓練師，立即動身到街上捕捉野生寶可夢之外，也別光只顧著玩，從當中觀察到一些人性、從中學習到一些國際級的經營手法，讓我們的工作與事業也像 Pokémon GO 一樣大受歡迎！

圖說明

圖片來自：Shutterstocks

##創業家就是臺灣的神奇寶貝！

作為台灣創新創業生態圈的一員，「創業家」就是我們的寶可夢！它們是台灣的寶貝，代表我們産業的未來，更帶給我們一個個可以共同期待的夢想！

為了培育新創企業，政府提供了各式各樣的資源，透過不同的計畫將資源送到創業家手上。但基於管考稽核的目的，或是承辦、執行單位的行為慣性使然，每一個計畫都被設定了許多硬性的「KPI 工作指標」，使得承辦、執行單位雙方的工作都十分忙碌，但許多創業家卻仍然無感。問題之一可能就出在 KPI 的設計上。KPI 是必要之惡；不設定 KPI，對工作執行單位當然是海闊天空/自由自在；但若沒有 KPI，想做事的政府部門過不了管考稽核這關，也很難向上一級單位交待。

為了解決創業家及育成輔導單位的需求，也該幫政府部門想想辦法。難道創業政策計畫的KPI沒有更好/更創新的設計方式嗎？

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圖片來自：Shutterstocks

##從 Pokémon GO 的遊戲指標設計中借鏡

Pokémon GO 似乎可以給我們一些啟示。在 Pokémon GO 裡，遊戲設計者沒有設定任何硬性 KPI，但玩家可全是自動自發的在找寶可夢並用心培育。透過玩家在系統中 19 種不同徽章（特定的遊戲指標），用來衡量一位寶可夢訓練師的能力與成果。每一個指標還有不同程度等級的徽章，隨著訓練師的經歴而晉升，每一位訓練師都可以機動而有彈性的走出自己的路，以訓練出更好的寶可夢為目標而持續修鍊著。

這套系統中，有部份指標是在鍛鍊「訓練師」，引導他們走進田野，為自己帶進新資源，也將自己的資源帶到其他地方；有部份指標則是顯示訓練師的「經歴」，這將讓訓練師為了自己的「實力形象」，自我努力提升。結果是，一大群高手訓練師出現了，一大群厲害的寶可夢也出現了。

##創建環境，讓訓練師自己尋找或建立創新創業的道場

這套 Pokémon GO 系統不僅讓寶可夢進化，同時也在讓訓練師進化。換句話説，台灣創業生態系統若想加速培育出優秀的新創企業及創新型中小企業，寶可夢給我們的啟示是: 是的，我們的目的是培育出更多的創業家並讓他們「進化」，但資源投入的重點或許不是創業家，而是「訓練師」！給予「榮譽與利益」，創業育成計畫執行單位中的「訓練師」們自會四處尋找野生的「寶可夢」，四處尋找「道場」（遊戲中為 Gym, 暫譯）或是「自建道場」去訓練它們！

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Pokémon GO遊戲中的道場。

各種共同工作空間、創客空間、育成中心、創業加速器或我們正在打造的創業家私董會，不就是創業家的「道館」嗎！裡面舉辦的各種創業競賽、Demo Day、Hackthon、Networking Party、課程與會議等等，都在刺激創業家不斷的對戰與進化呀！

##創業育成經理人，其實就是「寶可夢訓練師」！

寶可夢訓練師若沒有足夠的寶貝球，是無法收服寶可夢的，訓練師必須用自己的腳到路上收集寶貝球。而在創業生態系中，創業育成經理人也必須累積足夠的實戰經驗，取得企業家及創業家的信任，創業家才會願意接受育成計畫的培育。實務經歴、專業人脈、策略思惟、國際鏈結能量等等，就是創業育成經理人手上的寶貝球，是用來「收服」創業家的！

台灣各政府單位的創業計畫，不妨參考 Pokémon GO 模式，不必把 KPI 訂死，而是遴選出訓練師後，允許他們有更多的自由度去選擇及訓練創業家，不妨每年年底讓訓練師來 PK 一下，再選出明年的訓練師！

政府可以透過定義「一群」可衡量的指標，還可以隨時增加一些站點或道場引導訓練師，前往達成特定的政策任務，如此才能彈性的因應創業圈快速變化的環境、適應國際競爭生態，並管控政府環境中的動態需求。

要成為一個好的創業家訓練師，就如同一位優秀的寶可夢訓練師，自己必須不斷精進，並帶著我們所培養的創業家們，尋找合適的道館去對戰、去練功。事前，我們並不知道我們會達成什麼樣的 KPI，但在年底，我們確實會有量化與質化的成果可供衡量。

##好玩又具挑戰性的 KPI 制度設計，也許可以孵化出真正的「獨角獸」

非常期待更多的政府計畫如同 Pokémon GO 一樣設計出好玩又具挑戰性的制度，如此一來，台灣創業生態圈的訓練師及寶可夢們，必將快速的進化！説不定，台灣就這樣進化出一隻「獨角獸」喲！過二天，我就即將與一群超進化的新創企業家們，出發前往海外道場進行對戰修鍊了！

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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。