如果區塊鏈是未來IoT的骨幹？那真的是區塊鏈嗎？|數位時代 BusinessNext

物聯網即將從一個Buzzword進化到被萬物互聯的世界所包圍，相關的跡象已經在不同的文章提過（參考：為什麼我認為區塊鏈是物聯網的主幹基礎？）

近幾個月筆者身體力行地在台灣公開場合或企業與政府內部探討區塊鏈即將或立即帶來的種種影響，其中有便利也有對既有業者的威脅。

我們來溫習一下區塊鏈的幾個基本特性

Decentralized（去中心化）
Trustless（去信任）
Collectively Maintain（集體維護）
Reliable Database（可靠資料庫）
Open Source（開放原始碼）
Anonymity（隱私保護）
Time Stamp（時間戳記）
Asymmetric cryptography（非對稱加密）

其中去中心化被許多人大談特談，談去中心化可能會顛覆世界，但著墨這一點無助於區塊鏈普及和推廣，反而讓更多人害怕。我極度支持去中心化理想，但若要讓去中心化成為最終的結果，要探討如何讓這套區塊鏈技術（或用分散式帳本取代）開始滲入各種應用場域，最終可能會發現我們離去中心化的世界僅一步之遙。

大家對區塊鏈的迷思或誤解跟Linux早期很像

這種技術演化在科技歷史早有先例，而且就是這二十多年持續的變化，這個可以參考的歷史就是Linux/OpenSource的演進。

筆者大約在1993年開始接觸Linux，被這個開放式作業系統吸引且深深著迷，在上面建構早年號稱全國前十大站的BBS，後來的工作或多或少也跟Linux/Opensource有關。在2000年前後因為工作關係需要推廣Linux，筆者跟同事半開玩笑預言，「Linux能夠成功推廣之日，也就是大家不需要再談Linux的時候。」

現今Linux或Opensource應用到處都是，人人都使用（只是這些人不自知正在用這個二十多年前還得用50片至60片磁片安裝的作業系統）。區塊鏈就好像Linux面世幾年後的光景，但現在還有更大更快的網路擴散效益，因此區塊鏈普及會更快。

但這套技術也有很多的困擾，包含觀念難以理解，但從應用上來看，卻又遠比更多技術親民，例如筆者曾介紹的證書認證應用（參考：區塊鏈應用的大挑戰：如何落地？）

區塊鏈就已讓人頭疼了，怎麼還有分散式帳本啊！

這幾個月又發現另外一個問題：大家對區塊鏈的迷思或誤解跟Linux早期很像。例如早期Linux被人談論後，開始有人認為RedHat=Linux。

事實上，RedHat是根據Linux Kernel加上Opensource套件開發的一套作業系統。現在的區塊鏈就有這樣的現象，開始有人認為：區塊鏈=比特幣或以太坊。

這些人不知道相關的區塊鏈是建構在分散式帳本的技術所實現的（這也是比較少人討論分散式帳本而都講區塊鏈的原因之一）。

而且光講談區塊鏈就已經讓人頭疼了，怎麼還有個分散式帳本啊！！！這也是技術演進和推廣的困難及挑戰。

不同的區塊鏈/分散式帳本技術都有各自適合解決的問題和適用的情境，很難用分出孰優孰劣，卻常有人希望有個終極比較表，確認某區塊鏈是最好的（這種討論對於筆者來說是很難進行下去的）。

當你要選擇區塊鏈技術作為產品服務基礎時

不過，這邊倒可以提供一個選擇的方法或觀念：當你要選擇區塊鏈技術作為產品服務基礎時可以參考。

1.定義你的需求

不要一開始就說你要用比特幣/以太坊或者筆者熟悉的IOTA PROJECT。不要一開始因為某區塊鏈技術的規格把自己的應用情境給綁死限縮了。每個創新和應用都該從需求出發。

2.參考預計選用技術的Roadmap

沒有技術是萬用的，參考相關區塊鏈技術的Roadmap跟整體開發、維護成本以及產品品質有很強的關聯。

若你的產品或服務方向與選用的區塊鏈未來方向不同，你得改一堆程式。另外，因為方向不同必須維護起與主線不同的部份，成本負擔會超乎你的想像。

這點很多人在一開始會疏忽，都想著這技術應該是萬用的。

3.技術的生命週期

選擇一個技術時，要考慮技術已經走多久了？別以為選擇一個看似成熟的技術就好，產品準備上線可能要個五年十年，若選用一個已經走了多年的技術，代表可能你的產品走到半路就要大改版或被對手淘汰掉。

這跟做硬體產品選零件的概念很像（筆者曾在職場生涯中慘遇產品量產時關鍵零件剛好停產的悲劇）。

回到這次的標題，誠如筆者一直關注在物聯網上的議題，發現區塊鏈相關技術可能是萬物聯網的一個重要關鍵。但當用上述的幾個條件過濾後，也發現目前以「區塊+鏈」為主的分散式帳本技術應該無法滿足萬物聯網下的挑戰。

同樣的用上述條件去GitHub上找相關的專案，並且聚焦在解決萬物聯網挑戰，IOTA就這樣被我們挖掘到了（參考：IOTA - Next Generation Blockchain）

IOTA解決了萬物聯網的關鍵挑戰。

低度的資源（Low resource consumption）
廣泛的互通性挑戰（Widespread interoperability）
非常非常非常多的交易次數（Billions of nano-transactions）
資料的真實性（Data integrity）

第三點超過百億到上兆級的資料交換是傳統雲端架構的大挑戰，能夠撐起這挑戰的，只剩GAFA這幾個超級大公司有機會扛住，所以講雲端等於宣示你我沒機會，遑論還沒提及的Cybersecurity挑戰。

不用懷疑物聯網的到來。你是否做好準備迎接這樣的世界抑或只是矇著眼做架構有問題的產品等著被hack呢？

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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場。）

家電是典型的低頻、高單價商品，消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機，但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下：從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價，到進一步留下會員資料、瀏覽官網，甚至進入門市體驗，消費者的決策路徑越來越分散，即使最後的交易發生在線下，購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普（SHARP）會重新思考數位行銷的原因。

過去，品牌比較關注如何「帶來多少流量」，但當數位接觸點持續增加，重要議題逐漸變成：誰在關注什麼？誰可能進入購買週期？又該在什麼時間點，提供什麼內容？

SHARP 台灣總經理張凱傑表示：「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務，讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』，逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術， SHARP 致力將科技融入日常生活，預先設想、解決消費者不同階段的生活需求；如今，這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷：不只是等消費者說出需求，而是透過數據，更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據，但因數據資料分散在不同部門與系統，想要為行銷活動建立目標消費者輪廓，需要跨部門整理與人工處理。例如，需要先請 IT 撈取資料，再由行銷團隊分類目標客群，前後可能花上 3 到 5 天，活動發送出去後，也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰， SHARP 開始評估、測試客戶資料平台（CDP），最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中， SHARP 關注的不只是資料整合能力，也包括系統是否容易上手，以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先， SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類，還有提供行銷引導與 AI 工具，例如行銷自動化等，讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策，以清晰的投資報酬率（ROI）等數據，建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出：「對我們來說， CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間，讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容，而不是處理資料。」舉例來說，導入 Insider One 後，行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置，將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘，然後，由系統觸及，以及追蹤開信、點擊與轉換，大幅縮短跨部門協作的工作流程。

1912 年創立的夏普，在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ，透過數據整合，真正了解消費者的需求，精準推薦，股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。

圖／數位時代

對 SHARP 來說，另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用， Insider One 團隊扮演如導師般的角色，透過手把手的培訓與指導，不僅大幅縮短系統摸索時間，更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內，成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點，以消費者全通路（OMO）旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示， SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路，部分合作通路同樣採用 Insider One，讓跨通路數據串接有了共通基礎，在 Insider One 團隊的協助下， SHARP 與生鮮超市合作，在符合資料授權跟隱私規範的前提下，透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求，並以此規畫跨業聯合促銷（Joint Promotion）。

股東購物節四大指標皆雙位數成長， SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說，股東購物節是年度最重要活動，透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案，結合會員資料整合與行為分析，去（2025）年， SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群，轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣，再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程，讓對的內容在對的時機觸達對的人，極大化行銷綜效。

更重要的是，隨著數據累積與平台熟悉度提升， SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例，今（2026）年，不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%，流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%，讓 SHARP 更加確信：數位行銷的重點不只是「吸引多少人」，而是能否辨識「哪些人值得溝通，以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷， SHARP 成功從會員名單中找出 4,000～5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者，如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群，針對這群人進行精準溝通，帶動數百台產品銷售，創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為，以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效，以維修服務為例，如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久，且近期有多次維修紀錄，即可在適當時機提供換機資訊，甚至從節能效益切入，讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果，不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」，持續深化對消費者的理解，讓線上的互動、內容與優惠，成為消費者消費或走進實體通路的前一站，也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解，成為家電數位行銷競爭的新典範。

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