網路「狂花」
網路「狂花」
2007.01.15 |

二○○六年十月,台灣最大的網路花店「花道家」和中信金控、雄獅旅行社等一起獲得經濟部頒發的「金網獎」,也是其中唯一的「農業」公司利用網路提供更多服務;而台灣花店協會也在二○○六年十一月正式成立入口網站,號召全省數百家會員花店,全部參與「網路花店」的革命。
從一九九九年美國著名的網路花店「1-800-Flowers」在美國上市之後,花店被視為最適合發展電子商務的產業,從最初三個年輕人第一年就做出兩千萬美元的生意,一直是花店業者最津津樂道的故事,也讓世人見識到網路串連起規模經濟的效果。
不管晨昏,無論人在國內外,顧客只要點選花束品項和運送地址,就可以在指定時間內送到,而且費用甚至比自己到門市買花還低,主要就是利用網路來選擇最接近的加盟花店服務,這種模式(見上述圖表)不但讓台灣傳統花店產生新的變革,甚至對整個花卉產業都有新的影響。
「過去花店生意的價格和產品,都是依當時農場收成的情況來看,就像賣菜一樣是看天吃飯的行業,」擁有二十年花店經驗的現任台灣花店協會理事長陳清鈺指出,現在網路平台的運用經驗,已經可以判讀顧客的主要需求,「我們可以開始建議花農朝更有效益的方式來栽種。」陳清鈺說。
台灣花卉產業的「供應鏈」,主要可以分成上游的花農、中間的批發商到下游的花店,根據農委會的估算,產值共約兩百億元台幣,包括內銷和外銷。而最下游的花店通路又可分成兩種:專做婚喪喜慶的顧問業及一般的花店。
事實上,從一九九八年開始,花店業者早就注意了網路的崛起,但是受限於宅配的包裹大小問題無法解決(宅配業者當時只有統一的尺寸規格),隨著二○○○年網路泡沫化之後,一時間「網路花店」似已成為泡影。
但是最近十年從「花朵種植成本」上漲和「實體店面成本」日漸提高,壓得花店業者抬不起頭來,花店業者也只能逐漸從市區裡最顯著的店面一年一年棄守;另一方面,過去五年IT技術也日漸的提升和成熟。像「花道家」就是台灣第一家推出線上刷卡的網路花店,隨著「物流」、「資訊流」和「金流」都大幅提升,花道家的創辦人許立人是資訊產業出身,卻兩年內達到五千萬元營收,一躍成為目前台灣最大的網路花店。

**衝擊傳統花卉業
價格減半,改變市場生態

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網路花店對傳統花店產業的顛覆性變革,目前已出現在四個方面:
首先,還是二分之一以上的價格大破壞。以「九九九朵玫瑰花束」為例,過去一大束包括人工都要六、七千元台幣以上,每年情人節的檔期一家花店只要接五、六個Case就夠了。但是從二○○四年起網路花店率先喊出「一千九百九十九元」,讓這項「旗艦型產品」平價化,主要就是網路花店利用「規模採購」的優勢,徹底破壞「單點作戰」個別花店業者之價格。
第二,是「雙交叉」的高峰期出現。一般花店六○%以上的生意,是集中在節慶日,包括情人節、清明節、舊曆年等。以二月十四日的西洋情人節為例,過去傳統花店的作法,是先在二月十一日、十二日做為進貨的「高峰期」,大量進貨之後等兩天讓花朵綻放上市,成為價格的「高峰期」,所以從消費者的角度來看,十一日和十二日到花店買花最便宜,因為量正充足,而花期又含苞待放,到了十三日、十四日價格則上揚。但是「網路花店」出現之後,通常十二日以前就停止預購,並且得知精確數量便開始大量採購,供應商也大量出貨,使得市面上節日前兩天的價格也和節日當天相同,成為兩個需求高峰。
第三,是重新了解顧客的需求。花道家執行長許立人指出,從網路的購買行為來看,大部份集中在三種花種:玫瑰、百合和鬱金香,但是過去傳統花店必須進貨數十種花朵,來滿足顧客的挑選,但是最後造成大量無法計算的損耗,透過網路花店的平台,可以更精確地了解顧客的需要,而傳統的花店業者也可以重新思考實體店面的陳列方式。
第四,周邊服務的結合。由於價格的破壞,不管在網路上或是實體店面的花束價格,利潤已經壓縮到極限,一束節慶的花朵,從花材、花器、包材、人工到損耗成本,已無法維持足以成長的利潤,台科大資管系教授劉順仁就指出,這時「花束」本身已是一種服務的「載具」,店家莫不希望利用這個「載具」來追求其他的服務機會,包括和花束相關的禮品販售、結合玩偶、巧克力等商品、禮堂布置的顧問及特殊花藝的設計等來提升毛利率,當所有花店都成為「網路花店」時,「網路花店」的下一回合決戰點,就在於「差異化服務」。
簡單地說,當「花道家」挾創新技術及營運模式打造「網路花店」之後,原來的傳統花店業者也迅速跟上「網路花店」的腳步,在經濟部的輔導及自我摸索,花店協會理事長陳清鈺就估算,未來兩年內,網路的花束將可以從目前占不到五%的營收,快速提高到兩成,「而且還會帶動更多的服務比重。」陳清鈺強調。

**迫傳統花店升級
利用網路深化原有產品線

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面對傳統花店的來勢洶洶,「純網路花店」的花道家利用強大的IT平台進一步販售更多相關商品,提升行銷力,達到「交叉碰撞」的採購效益;而傳統花店業者則進一步利用網路平台,來深化原有花卉的產品線,希望提供的是顧客一次購足的服務。
儘管每一家「網路花店」的策略不同,但是幾乎每一家花店都有一個或大或小的攝影棚,讓鮮花嬌豔欲滴的圖片出現在網友面前。而當花店業者能把各類長短數量的鮮花,如同親送準確地送到顧客手中時,在網路上選購自己喜歡口味的鹹酥雞,這一天應該不再遙不可期。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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