博客來推出自己的電子書App後,競爭者都笑了
博客來推出自己的電子書App後,競爭者都笑了

本身是個愛書人,之前買實體書時,也都透過博客來買書,因為博客來的書多,可以一次購足,且我喜歡看內容簡介,常常被生火到不行,加上其網頁介面會推薦,「瀏覽此商品的人,也瀏覽⋯⋯」,讓人一不小心就買了滿滿一籃子書,且其收貨方便,可以寄送到超商取書隔日到貨,所以即使市面上有許多家書籍網購平台,我還是習慣在博客來買,甚至從不比價。

糟糕的使用者體驗

博客來推出電子書服務與App之後,由於是忠實支持者,也衝著它「下載可以免費領書一本」的優惠 ,我迫不及待下載了iOS App,結果:好糟糕的體驗啊!

首先,整個介面速度緩慢,項目過多,操作邏輯混亂,我明明是用iOS,卻採用Android慣用的操作流程,操作起來非常不習慣,說明小框還出現右上(超小)叉叉這種網頁的設計,還有登入頁面也是跳出個對話視窗,這種超像蓋屏廣告,讓人想直接關掉。

博客來電子書APP1
光這張螢幕截圖就吐槽吐不完了:右上叉叉超小很難按,那個箭頭不知道做什麼用的,最重要的是,那個綠色標示的地方是幽靈icon啊!
圖/ Evonne Tsai
博客來電子書APP
登入畫面:跳出一個像廣告的蓋屏視窗,只能登入不能註冊,要先到官網註冊,也沒提供連結。連無法登入也需要到官網查詢,當然也沒有「忘記密碼」的處理。
圖/ Evonne Tsai

接著,看到許多博客來推薦書籍,點選想看簡介,想不到就開始下載試閱,我只是想看一眼這本書是什麼,這樣就必須下載,占手機空間且要等待的體驗非常不好。

博客來電子書APP
你知道書下面那條bar是什麼嗎?不是你沒下載完,那是試閱的進度條,非常容易讓人誤解。
圖/ Evonne Tsai
博客來電子書APP
怎麼樣都找不到購買的點,找了好久好久,原來要將書籍的試閱「讀到最後一頁」(我那本書有五十幾頁試閱),才會有一個「前往書籍介紹」的頁面,點選之後,導引到博客來的書籍銷售網頁,非常不直覺。
圖/ Evonne Tsai

好吧,無法在App內購買,那我在網頁購買吧!結果居然得重新登入一次,App與網頁根本沒有整合,我耐著性子登入並結帳,結帳的頁面和實體書籍購買頁面一模一樣,我居然還得填寫收貨地址!看到這邊我啼笑皆非了,只想領我那本免費的書,但是怎麼樣都找不到免費領書的介面,我放棄了,關掉App,立刻移除它。

真是讓人瞠目結舌的體驗,我很驚訝這是國內書籍電商霸主博客來做出來的,我相信博客來在電子書領域的競爭者們,看到這個應該都大大鬆了一口氣。

這一切為什麼會這樣? 博客來創新的兩難

我認為這是無可避免的,這是博客來創新的兩難。

博客來原本的獲利來源是什麼?與其說是賣書,不如說是「藉由賣書,吸引更多人在網站上,購買更多商品」,博客來早已發展成綜合型電商,其獲利來源是其上的百貨與文創商品。這個模式與亞馬遜很像,但亞馬遜卻選擇了革自己的命。

世界上能做電子商務與實體書銷售/電子書銷售,均大獲成功的公司,應該只有亞馬遜,但亞馬遜當初在開始做電子書的時候,也遇到許多出版商與經銷商的反彈,甚至在自己公司裡也有反對的聲音,因為實體書的銷售,對當時的亞馬遜來說,是重要的獲益來源,也是起家的商品,但是貝佐斯選擇大幅降低電子書的售價,出Kindle電子書閱讀器,並把實體書的主管,調到電子書部門,然後告訴她,「從今以後,妳的工作就是滅掉妳原本的部門!」

貝佐斯毫不猶豫地選擇了革自己的命,也造就其在電子書市場稱霸,有如Apple出了iPod與iTune後,在數位音樂領域創造的不敗地位。

但是博客來會選擇這條道路嗎?電子書的銷售和實體書比起來,甚至和其他百貨文具比起來,占比太小了,博客來能犧牲短期的利潤,為了還不知道會不會成真的「台灣的電子書的未來」而鋪路嗎?

所以,為什麼博客來的App體驗這麼差?可能就要看這個電子書APP在博客來的策略定位是什麼了。在處處不想與現有獲利模式衝突的情況下,可以想見這個APP會盡量想把使用者導回網頁,因為在網頁上隨意瀏覽並購買最多東西,才是博客來目前核心的獲利模式。這麼來看,即使在未來,看書籍介紹、書評、下單、簡易的電子書下載等等重要特性,也很難移到App上,電子書閱讀器只是要搶占讀者注意力的工具而已。

博客來也說「暫時不會推出電子書閱讀器」,我認為這也代表了,博客來的終極策略,還是把使用者導到其購物網頁上,所以一個獨立的,專門用來閱讀的閱讀器,可能就不會是其優先次序了。

本文獲Evonne Tsai同意授權轉載。

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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。

數智聚(良興)_2.JPG
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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