台灣人愛旅遊!四大重點,看懂台灣線上旅遊消費市場趨勢
台灣人愛旅遊!四大重點,看懂台灣線上旅遊消費市場趨勢

勞動節連假來了,你是否也安排了旅遊行程?根據績效型行銷公司Criteo調查顯示,台灣民眾真的很愛旅遊,去年出國次數達1,590萬次,國內旅遊多達5,010萬次。而從2011到2016年,線上旅遊商品銷售達到19.5%年均複合增長率,其中行動銷售量更加速成長。旅遊消費商機大,如何了解消費者,在搜尋階段就牢牢抓住消費者的心?

來自法國的Criteo全球客戶上千家,涵蓋電子商務、旅遊、零售領域。今年二月,Criteo委託歐睿國際(Euromonitor International)針對澳洲、中國、台灣、印度、印尼、日本、新加坡、南韓、越南等市場進行亞太數位旅客研究。

Criteo東南亞、香港及台灣地區總經理Alban Villani指出,零售業在過去受到網路衝擊,開始重視從線下走到線上,而同樣的狀況現在也發生在旅遊業上。而從調查結果中,可以看出台灣線上旅遊消費市場的四大趨勢。

一、線上旅遊產品銷售成長:廉航線上訂票和行動銷售是關鍵

Alban Villani表示,台灣消費者的休閒娛樂支出持續穩定成長,從2017年到2020年,國內外旅遊年均複合增長率預計將達5.3%。而由於追求便利性,新世代消費者已經不喜歡到實體旅行社購買旅遊產品,而且對於網路上的消費也非常信任。

而線上旅遊商品增長的驅動力,主要自於廉價航空和旅遊產品的行動銷售。根據報告,去年航空公司線上直接訂票佔線上旅遊產品銷售總額13%,而旅遊產品行動銷售佔線上旅遊產品銷售總額14%。雖然台灣旅遊產品行動銷售還在初期階段,但航空公司、租車服務的行動銷售逐漸吸引越來越多年輕消費者。

二、住宿和保險是台灣最常見線上預訂項目

調查指出,75%受訪者一年旅遊次數為五次以下,一年旅遊次數6到10次者佔17%,超過11次者僅佔7%。此外,台灣民眾旅遊類型以休閒娛樂為主,在過去一年內,休閒與個人旅遊佔86%,商務旅行只佔14%。不過,旅遊行程天數以當日往返和中程旅遊比例最高,分別佔35%和31%。

在台灣,最常見的線上旅遊預定項目為住宿和旅遊保險。Alban Villani表示,在其他市場中,機票通常是排名最高的預訂項目,但在台灣只排名第五名,非常特別。

三、消費者多半在出發前一到兩周訂購行程

調查顯示,多數消費者會在出發前四周內開始在網路上訂購行程,尤其是33%消費者會在出發前一到兩周訂購行程,佔比最高。而特別的是,相較於其他國家使用者喜歡在周間辦公時間訂購,台灣消費者特別喜歡挑選周末時段,在家中訂購旅遊行程。

Alban Villani強調,消費者在何時訂購行程,對廣告主來說是個非常重要的訊息,例如航空公司或是飯店業者會知道要在什麼時候改變產品價格。而Criteo可以運用機器學習調整廣告競價的時機點,動態改變競價方式。

四、個人化服務依然重要

Alban Villani表示,雖然網路和行動改變了消費行為,但由於旅遊是非常需要個人化服務的行業,因此親自接觸消費者還是很重要。而部分旅客在預定旅遊行程之前,還是偏好諮詢旅行社,所以旅遊業者應該要多加強售前和售後服務

此外,20到36歲的千禧世代雖然是網路和行動時代的主要消費者,但是也不能忘記年紀較長、37到51歲間的X世代。根據調查,X世代通常會使用桌機搜尋旅遊資訊,不過使用行動裝置的比例幾乎和千禧世代相同,因此也是加強行動轉換率的潛在重點族群。最後他提醒,台灣旅客喜歡在訂購旅遊行程前充分比價,所以旅遊業者應該改善App操作介面,讓搜尋到訂購的過程做到無縫、流暢,才會受到消費者青睞。

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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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