網路開店八種類型大解讀
網路開店八種類型大解讀
2006.10.25 |

經過專刊中「創業藏寶圖」測驗,找到最適合自己的創業類型:

 

網路拍賣型
網拍是最容易介入的網路創業模式,通常會將商品掛在網拍的人,以小試身手的個體戶或是小型店家為主,因為進入門檻低,競爭非常大,而且網拍消費者非常愛比價,相同產品常會選便宜的買。
不過商品數量多的賣家,網拍刊登費也相當驚人,一個月上萬元商品刊登費用和廣告費也是常有的事,加上現在網拍平台加收交易手續費,靠網拍創業投資成本也不見得比開家實體店面便宜。
有不少賣家靠著網拍累積口碑,成立實體店舖或公司,對於創業本錢較少的人,網拍是創業循序漸進的好方法。

◎社群生意型
這裡是同好俱樂部,從經營社群展開網路生意的人,目前看來都是早期投入網路世界的工程師或者相關專業人士,靠著自己有能力架站設立社群型討論區,加上早期投入網路理想色彩高,還不知如何找出獲利模式。
當年創業的公司,十家有九家資金燒完宣告撤退,留下來的多半對網路有種信仰,對於社群經營也有使命感,爾後發現針對社群網友需求找產品賣,也是維持生機的好方法,久而久之累積出社群向心力,也成為同樣話題的網路意見領袖,先累積網路人潮和口碑,也堅持網路先趨說的:「內容是王」(Content is King),提供社群裡關心的專業內容,說起話來有份量,賣起產品自然提高網友信任度啦!

自創品牌型
打出自創品牌是許多設計師心裡的夢,但有才華的設計師多如過江之鯽,要變成LV或亞曼尼難如登天,但是網路卻讓設計師投石問路,探尋自創品牌的可能性。網路有趣之處,在於原本分散的小眾,透過網路能夠聚在一起,因此設計師也有機會向有興趣的網友秀出實力。
用小本經營的方式就能經營品牌,無怪乎網路自創品牌商品,這兩年來在台灣電子商務世界裡,獨樹一格形成某種顯學,不管設計學院的學生,或者沉伏已久的設計師都急著在網路打出自有品牌的名號,比起為人做嫁的過去,網路找到小品牌生存的一線希望。

特殊需求型
開店選地點是非常重要的功課,不管開什麼店,人潮多的黃金地段,向來都是兵家必爭之地。非大眾需求型的商品,即使開在黃金地段,來客數有限,根本付不起店租,在網路上,不用擔心地段問題,只要店家有本事,把有需求的人call到自家網站上來,就有辦法做生意。
再冷門的生意在網路上都有人做,根本不用擔心店租太貴養不活的問題,對消費者來說,怪怪商品不好找,網路幫他們省下不少力氣。

網路分店型
小店家的生意這幾年被大賣場連鎖通路搶去不少,雖然自認服務做的比大公司好,但是同一個商圈就是拼不過大公司的競爭,利用網路把其他地方認同商品及服務品質的消費者找過來。
對小店老闆來說,面對殘酷的市場競爭,網路幫他們找來識貨的客人。加上小店不少處於傳統商圈,客人都往大賣場、市中心集中,人流越來越少,但是還有一種不出門的客人,網路幫他們帶路找到服務好又可靠的可愛老闆,對消費者和商家來說無疑是雙贏之道。

海外銷售型
網路能做全世界生意,這是個理想狀態。雖然網路無國界,但是不會說英文、寫日文怎麼跟老外做生意?對於有國貿底子的人來說,網路真是個好工具,人不用出門就能做台商,把貨從台灣發到全世界,過去需要把樣品寄到國外讓客戶比較,現在有網路展示空間,外國客人看到網路上的圖片,有興趣了,寫信或打電話來問,無形間就多了一筆訂單。
更厲害的是透過網站直接跟老外做起零售生意,當然先決條件外文不能太差,外國人寄來的信要看得懂,有本事用英文寫產品介紹,自然就有機會在台灣賺外匯。

盤商直營型
本身是最上游的供應商,但是面對太多品牌競爭,往往要看通路臉色,加上通路成本節節升高,總要想個辦法鞏固品牌地位。過去必須靠通路回報消費者的喜好,往往有偏差,也不知該如何調整產品定位。
透過網路可以直接聽到消費者聲音,從製造生產者的角色跟消費者溝通,了解他們的需要,做出更符合市場需求的產品。在這裡賣東西,跟大筆訂單真的無法比,一件兩件賣都是蠅頭小利,但是無形中卻多了品牌行銷管道和直接面對消費者的網路客服系統。

垂直入口型
一站購足是許多網站經營者的企圖心,但是進入難度和門檻非常高。一是要有足夠的資金,再者要有很強的平台技術能力,可以在一個網站上同時服務很多客人。經營垂直入口型網站,就像經營一家網路大賣場,大賣場經營成本絕對比小店多得多,而且也不是一般人玩的起的生意。
目前最強的垂直入口型電子商務網,當然就數幾大入口網站經營的賣場,其他的就屬產品專業能力或技術能力非常強的業者才有辦法介入。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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