亞馬遜實體書店的啟示:線下商店要逆「長尾理論」而行
亞馬遜實體書店的啟示:線下商店要逆「長尾理論」而行
2017.07.27 | Amazon

一本六年無人過問的冷門書突然竄上《紐約時報》的排行榜,因為有人在評論類似話題的新書的時候提到了它——2004年,受亞馬遜圖書銷售曲線的啟發,《連線》記者克里斯·安德森發明了「豐饒時代」的經濟定律:長尾理論。

(編按:過去實體市場受限於空間所需做的取捨,在網路興起後就消失了,因為商品上架的成本大幅下降,許多以往在各地戲院沒上映的電影、電台不會播的音樂、書店不會賣的冷門文學、沃爾瑪百貨不會賣的運動器材,現在都能透過Netflix、iTunes、亞馬遜,或是Google幫你找到的某個網站輕易購買,而長尾理論即是指,這些品項多、銷量少的商品,總計起來的銷售利潤可能不亞於、甚至遠遠大於暢銷商品。更詳細的介紹,可參考《經理人》的文章

然而,10多年後,進軍線下零售市場的亞馬遜,似乎正在反「長尾理論」而行之。

亞馬遜回頭開實體書店,可以視為相對「長尾理論」的一記回馬槍。從亞馬遜中國連續幾年的銷售排行榜來看,暢銷書的「馬太效應」(編按:是指好的愈好,壞的愈壞,多的愈多,少的愈少的一種現象。)有增無減(2014年時就有人做過統計:在當前所有已上線的電子書品類當中,1%的圖書獲得了99%的銷量)。

對於大多數無從獲取書籍信息的讀者而言,熱門圖書是其第一選擇。而亞馬遜所開出的線下書店,則更是將這種「熱門效應」放大到極致。

亞馬遜書店與其他線下書店最大的不同就是:不求面面俱到,理直氣壯只顯示熱門圖書,「If you like」的推薦也不過是各種熱門圖書之間的交叉推薦,以滿足普通人的普遍需求切入,完全不考慮長尾需求。

所以,亞馬遜書店是一家「無個性」書店,目標讀者是general public,這裡不會夾帶店主個人的品味「私貨」,這樣的定位只會把那些空有文藝外殼而選書無特色的「獨立書店」擊垮。

亞馬遜書店也是有史以來真正第一家「大眾書店」,建立在對數億用戶的精準畫像之上,滿足的是普通人基本的精神需求。或許將使書店成為像便利店一樣隨需隨取的存在。

鈦媒體此前曾經報導過,中國的西西弗書店就在做這樣的事情,奈何沒有大數據的支撐,做起來並不容易。而且,線下完全做不到線上那樣將用戶每一次點擊、每一次跳轉、每多一分鐘停留都盡收眼底。

亞馬遜書店是對線下書店市場格局的一次重構,也是對書店書架的一次重構,也對其他電商O2O帶來啟發:線下店從此只需滿足大眾基本需求,有限的貨架只留給那些購買率最高的單品,再加上末位淘汰制,這是連鎖便利店已經做到的事情,只不過現在推廣到了其他業態,例如書店。

線下書店的熱門推薦機制之所以更有效,乃是因為線下封閉的環境中,讀者的購買環境更純粹,更易控制,在這裡比價不便、查分不便、尋求網上推薦不便,所以會更傾向於信賴亞馬遜的五星評分,被精心挑選出來的好評帶走,更不容易被差評嚇退。

即便如此,傳統書店並沒有辦法利用這樣的優勢做購買誘導,要不是推薦時太過主觀,要不就是過於遮遮掩掩,不如亞馬遜這樣挾大數據以令用戶(If you like x,you will like x)的沛然自信。而MUJI那樣基於生活方式的推薦和誠品的「高逼格推薦」則是另一條思路。

亞馬遜之所以從書店開始打破線上、線下「次元壁」,就像貝佐斯創業時選擇圖書品類時的邏輯:標準化、海量SKU、貨架無限。對於圖書這種數百萬種品類,長尾效應最為明顯的產品,網上書店對於「只取一瓢」的線下書店的衝擊非其他產品所能比。

當亞馬遜透過20多年的圖書銷售精準掌握了大眾讀者的閱讀口味,篩選出了各個領域的頭部圖書,就可以反身去改造傳統書店了。

對於線下書店來說,有限貨架與少量SKU應該如何物盡其用?答案是只放最熱門的書,那些在人流如織的大街上賣盜版暢銷書的流動書攤最深諳此道。問題在於,這熱門商品必須要在茫茫大數據之海上浮現出來。

順著這個思路,亞馬遜線下店舖的觸角已經延伸到了便利店,這才是零售O2O的正確姿勢。對消費者購買行為的追蹤、分析,相關商品之間的「關聯指數」,更是傳統線下商店所做不到的。這也是天貓超市、京東超市們的機會。

而京東、阿里今年會獵便利店「藍海」,也有同樣的思路在背後支撐。

比如,京東豪言要開出100萬家便利店,會基於自己的大數據為小店主提供選品、進貨和備貨方面的經營指導。而在便利店、大型商超尚未進入的農村市場 ,京東會引入比當地假貨橫行、一二線品牌難以下沉的市場上更為符合用戶需求的商品,從而提高坪效。

過去,中國市場通路的區隔與地域的差異,讓不同地區線下店商品品類千差萬別。僅靠電商本身的滲透在村鎮市場速度有限,如今透過電商數據、供貨商、物流體係對於線下店的改造,村鎮居民不用等到大型商超和便利店的「解救」,就能享受到和城市同樣品類、品質的商品。

個性化需求透過線上解決,大眾化熱門商品則藉助於毛細血管一般的便利店網絡出現在消費者觸手可及的地方。這也就是為什麼近年來便利店與電商比翼齊飛的原因,而兩三年前的零售O2O之所以鎩羽而歸,也是因為「線上下單,線下取貨」的零售O2O永遠也無法解決長尾需求與有限貨架之間的矛盾。

兩年半前,在鈦媒體文章《盤點沒有在2014年引爆的零售O2O,也許本來就是偽概念?》中,我曾經指出過:

快捷到達和品類豐富之間的矛盾只能靠物流的智慧化、倉儲的毛細血管化、電商的滲透率來解決,別無他法。這是電商自身的演進,和O2O沒什麼關係。

電商的自我演進是不斷將線下商店變成微型倉儲的過程,線下店將不復有展示貨架。目前來看,在聚合人群共同需求方面,線下店的有限貨架依然比不計成本的電商滲透更有效率。

而且,有了大數據的加持和對大眾消費需求的把握,線下店的集中效應,將成為與線上店的長尾效應長期互補的一種存在。

本文授權轉載自:鈦媒體

關鍵字: #亞馬遜
往下滑看下一篇文章
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

方睿科技
方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

方睿科技
方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

方睿科技
右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓