「電子書閱讀器是最後一塊拼圖。」專訪Readmoo執行長龐文真
「電子書閱讀器是最後一塊拼圖。」專訪Readmoo執行長龐文真
2017.05.04 | 電子書

不論是對Readmoo執行長龐文真,或對熱愛閱讀的華文讀者來說,今年絕對是值得期待的一年。

4月12日晚上,Readmoo正式推出電子書閱讀器mooInk募資頁面。不到五小時,限量1,000台的木紋閱讀器就被搶購一空,讓又驚又喜的Readmoo在兩周後宣布加開1,000台。而預計6月才截止的募資活動,上線不到三周,早已超越原定2,000台的目標。

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Readmoo今年推出的電子書閱讀器mooInk
圖/ 攝影/賀大新

募資成績好,不只反映了消費者需求,也代表Readmoo的數位閱讀版圖越來越完整了。

Readmoo在2012年成立。那一年,iPhone螢幕還只有4吋、亞馬遜推出第一代Kindle Paperwhite,《大英百科全書》宣布全面電子化、莫言成為第一位獲得諾貝爾文學獎的中國作家。五年來,Readmoo與讀者互動的媒介一路從瀏覽器、iOS App、Android App,再到今年準備推出的電子書專用閱讀器。而內容上也已經和全台800多家出版社合作,書籍總數超過六萬冊。

閱讀器並非突發奇想,而是最後一哩路

「其實,在我們公司成立的Roadmap裡頭,閱讀器就是拼圖的一塊。應該是說,你做電子書生意,它(指閱讀器)應該是需要的。」龐文真解釋,Readmoo早在兩年多前開始製作Android App時,就在思考電子書閱讀器了。只是閱讀器牽涉到硬體製作、工程浩大,所以直到去年才正式啟動專案。

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Readmoo執行長龐文真表示,閱讀器並非突發奇想,而是最後一哩路。
圖/ 攝影/賀大新

之所以下定決心去做,是基於Readmoo對讀者行為的觀察和回應。2013年開始,Readmoo每年都會發表電子書閱讀報告,龐文真表示,從數據中,他們發現了消費者的行為慣性越來越明顯。「我們第一年做的時候,下午三、四點是閱讀高峰。大尺寸手機越來越普及之後,變成行動閱讀很高。到後來發現,半夜也是一個閱讀高峰,11、12點到凌晨1點最高。但睡前用手機看書,其實眼睛是比較疲累的。所以很多人寫信跟我們說,希望有(電子書閱讀器)。」

因此,Readmoo團隊從去年年中開始投入閱讀器製作。龐文真笑說,公司將近30人通通跳進去了。不過,雖然公司組成一半是UI/UX技術背景、一半擁有行銷經驗,而且過去已經有製作Android App的經驗,但因為閱讀器又是一個完全不同的介面,因此開發過程困難重重。

「後來我們才發現,其實UI全部打掉重練的!」龐文真從會議室外抱著一大落草圖走進來,翻指著每一張圖,從書櫃、買書、閱讀再到說明頁面的UI,都看得出一次又一次的反覆修改過程。「甚至是鍵盤,這裡面的鍵盤跟手機的鍵盤、碰觸、高低點都不一樣。所以其實還蠻麻煩的,比我們想像中困難蠻多。」她笑說,就算是目前最新的版本,都不會是最後消費者拿到手上的版本,在今年8月正式出貨前,絕對還會繼續修改。甚至出貨之後,如果聽到使用者回饋意見,也還會持續修正。「使用者用得順,才是最主要的目標。」

至於閱讀器定價,龐文真表示,目前的價格是參考市場上現有的裝置售價,實際上只能反映硬體成本。不過她也認為,讀者買了閱讀器之後,未來自然會持續和Readmoo購買電子書。

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Readmoo辦公室裡到處貼滿了閱讀器UI設計圖。
圖/ 攝影/賀大新

閱讀很難,需要引導

從數據來看,Readmoo的確擁有一群重度讀者。龐文真指出,Readmoo的使用者男女比為四比六,女性占多數,整體年齡約落在上班族到50歲左右。「我們認為這些讀者是求知慾旺、但是沒有時間找盜版的人,他們就是以方便為主,希望很快就從網路上買到書,然後用手機、閱讀器看,很快就能增長知識。」

此外,不論從每年的閱讀報告或是銷售排行榜中也能看出,在閱讀類型上,Readmoo讀者大多是以文學小說、社會科學、自然科學、商管書為主,這點就和博客來、Google Play圖書等很不一樣。「我們讀者太用功了!我們都說他們是『愛智求真』」龐文真表示,因應長照議題逐漸受到重視,未來Readmoo也會關注相關領域書籍。

「我認為,書是需要引導的,因為閱讀不是一件容易的事情。」而這樣的引導,除了Readmoo News網站,當然也包含電子書閱讀器,透過熱門推薦、編輯推薦和即時榜,讀者將擁有更多認識新書的機會。

「電子書不見得是取代紙本,甚至可以是紙本書的先導、前引,也可以是很棒的行銷。比方說有出版社會先給我們部分電子書內容,做為行銷,之後他們再出紙本。有時候是演講、電子書和紙本書做不同的包套行銷,或者是紙本書和電子書的內容不一樣,例如一個是黑白、一個是彩色照片,或是電子書可能有extra的章節。」龐文真說:「電子書和紙本書是共榮共生的。」

關鍵字: #電子書 #Readmoo
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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