買回家會讀的才叫暢銷書!亞馬遜推出加入閱讀行為統計的暢銷書排行榜
買回家會讀的才叫暢銷書!亞馬遜推出加入閱讀行為統計的暢銷書排行榜
2017.05.19 | Amazon

你都怎麼逛書店呢?許多人走進實體書店,會先去新書區,有些人則會走向「暢銷排行榜」那面牆,看看名列前十的是哪些書,做為購買的參考依據。而在網路書店,人們也會用這麼一份排行當作重要指標,只是「暢銷」指的只能是銷售數字嗎?有多少暢銷書,是讀者買回家之後束之高閣的呢?如果一本書被買回去,卻沒什麼人看,你還會相信那是一本讀者喜歡的書嗎?

電商巨頭亞馬遜注意到了這種狀況,推出了全新書本排行頁面「Amazon Charts」,要用最貼進貼近民意的方式,提供讀者最誠實的意見。

透過不同數據為基礎,來選出真正「受歡迎」的書

書本暢銷排行榜,就如同我們旅遊時會參考熱門景點來決定要去哪裡玩,但旅遊景點可以看照片用視覺來決定,厚厚一本書就難以一眼望穿。

看著一份份的排行,大家也都不清楚這些書實際上到底有多少「真正」被大家讀過,或花了多少時間閱讀完。亞馬遜推出了全新設計的每周暢銷排行榜頁面「Amazon Charts」,列出前20本「最多人閱讀」及「最暢銷」兩份榜單。

其中「最多人閱讀」,還會同時參照紙本、電子、有聲書三種不同形式,透過真的有被借閱的書本,及在Kindle上的電子書被閱讀的速度,做為數據分析基礎,亞馬遜聲稱,這是第一個用每日平均Kindle讀者及每周有聲書的聽眾數來排行的排行榜。

Kindle
圖/ shutterstock

另外「最佳銷量」過去大多只參考實際售出的數量,亞馬遜這次還將書本預購時的數量、網路上虛擬借閱全部合併列入計算,未來讀者可以在頁面上切換「最多人閱讀」、「最暢銷」的排行榜單來做為選書時的參考。

用讀者行為取代銷售數字

以這周榜單來看,作家瑪格麗特·愛特伍(Margaret Atwood)的書《侍女的故事》,是最多人閱讀小說排行榜的榜首,但如果調整到最暢銷排行,雖然榜首仍是《侍女的故事》,但二三名的書卻是完全不同的。

現在直接詢問Amazon Echo,智慧助理Alexa也會以這份榜單來回答你;雖然亞馬遜排行榜 看起來是用大量數據分析大家所閱讀的書,但其中的「讀者行為」其實是更有趣的部分,透過大家閱讀一本書的時間長短,看出受歡迎的程度,而不是單純只看銷售數字。

朋友推薦的書真的被讀過?現在你可以確認了

一直以來,亞馬遜就一直以改善用戶體驗為目標,在2013年就曾收購社群閱讀網站「Goodreads」,讓用戶用來追蹤朋友們正在閱讀哪些書。

亞馬遜Kindle內容的副總裁David Naggar表示,「未來當朋友推薦一本書,你可以確定他真的閱讀過。」「現在很多的暢銷排行榜,背後都有很多編輯考慮,許多顧客也漸漸發現這種狀況,反映希望可以改善。」一句話簡單說明了「Amazon Charts」想做的事。

資料來源:EngadgetThe VergeTechCrunch

關鍵字: #亞馬遜
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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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