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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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