西方世界雙11起跑,亞馬遜3大策略玩出新未來!
西方世界雙11起跑,亞馬遜3大策略玩出新未來!

在美國,感恩節過後的第一天,就是以聖誕禮物為由的購物季掀開序幕,那一天稱作「Black Friday(黑色星期五)」,許多零售業都祭出低價折扣優惠來吸引消費者。趕不上Black Friday的消費者,還有以線上購物為主的「Cyber Monday」,來搶購折扣商品。

不過,行之有年的購物季,近年有了大幅轉變,因為Target、Walmart、亞馬遜(Amazon)等電商業者提早在線上做折扣促銷,導致購物季的銷售熱潮,開始出現兩個質變:其一是消費者的移動,明顯從線下轉換到線上,5年來,實際造訪店面的採購人數,逐漸從1.47億遞減到1億人左右;其二則是將近有一半的美國消費者開始打破傳統,在Black Friday前就啓動聖誕禮物採購。

Black Friday Shopping
美國最大的購物季從感恩節結束開始的「Black Friday」,以購買聖誕禮物為由,成為各大零售業者搶業績的戰場。

根據Adobe Digital Insights資料,2016年感恩節週末期間,美國電商總銷售達到93.6億美元,較前一年成長16%,而隔天以電商為主的Cyber Monday,更創下歷史新高的33.9億美元,顯示美國消費者比起到店選購,逐漸偏向網上購物。其中,電商龍頭亞馬遜在這促銷季中,就創下47.4億美元收益,佔了所有線上購物額的37%。換句話說,消費者在購物季花的每兩元,幾乎1元都被亞馬遜賺走。

亞馬遜除了擁有幾百萬種多樣商品之外,究竟還有哪些策略刺激銷售,當消費者決定搶購時,第一個浮出的念頭就是「Amazon.com」呢?

策略一:創造亞馬遜專屬的購物季現象與聯想

雖然消費者通常都有一定程度的購物計劃或採購方向,但要在充斥百萬種商品的網站,搜尋到自己想要、又有折扣的商品,其實並不容易。

對此,亞馬遜做了以下幾個策略調整:

首先,是把折扣季延長到1個多月,讓消費者有充裕時間購物,其次,則是每日促銷不同種商品、發訊息給消費者,來創造購物的「期待感」。比方說,週一折扣商品包含鍋具組、登山背包等,週二則是音響喇叭與濾水器,這樣每天更換,更預告隔天會出現的商品。一個月後,亞馬遜這個品牌已經成功裝進消費者的腦袋裡,以至於決定消費之前都會想到「亞馬遜又推出哪種折扣」。

Amazon Black Friday
透過預告折扣的方式,亞馬遜成功創造消費者的購物期待感,進而加深品牌印象。

再者,針對手機App購物者,亞馬遜也推出限定折扣優惠商品,並在此優惠開始時推播提醒訊息到消費者手機,除了讓消費者不錯過商品優惠外,更是宣傳優惠、促進銷售的好策略。透過這樣預告、不斷提醒某項促銷的策略方法,成功營造亞馬遜專屬的購物季現象與聯想。

2016年Black Friday當天,亞馬遜的名字在社群媒體上就佔了33.1%、Cyber Monday時更佔了47%,較排名第二的Walmart多出快兩倍討論度,顯示這個電商龍頭在消費者心中搖搖不墜的地位。

最後,在消費者掏出大筆金錢搶折扣時,亞馬遜也和非營利組織合作,答應捐出部分購物季獲得的利潤,來打造品牌印象與忠誠度。當然,亞馬遜的Prime會員方案,提供2天內送貨到府、購物免運費等保證,加上配送過程的貨物追蹤機制等方便性,都是成功拉攏消費者的原因之一,同時也建立了消費者對亞馬遜物流運送的絕對信賴。

策略二:機器人、12萬名短期員工、170個物流中心的配送節奏無懈可擊

根據亞馬遜過往的購物折扣日經驗,每秒訂單量最高達到398項貨品。面對大量湧進的訂單,如何維持2天內送貨到府的保證,也是亞馬遜的一大挑戰。

走進亞馬遜的物流中心,除了看到員工之外,還有好幾台方形橘色機器人Kiva,呈平底設計的Kiva上方搬著超過340公斤、高於一般人身高的貨架,在物流倉庫中忙碌工作著。

Amazon Kiva Robot
亞馬遜在物流中心內運用貨架機器人,加快出貨效率又節省物流倉庫空間。

Kiva有兩個主要任務,第一,當新的貨物抵達物流中心時,Kiva負責把新貨物帶給員工盤點,讓人類員工不必親自到卸貨點走動;第二,當線上訂單進來時,Kiva就會自動將自己負責貨架的貨物帶給人類員工,省去他們到貨架取貨的時間與力氣。

除了節省人類員工走動時間以外,透過機器人搬運貨架的方法,也省去人類走動的通道,讓貨物更緊密地擺放一起、物流中心的空間設計更有效率。

雖然採取高度自動化,物流中心仍然需要員工幫助打包與辨識貨品,為了因應今年假日購物季,亞馬遜就雇用了12萬名短期員工,幫忙全球超過170個物流中心因應購物季湧進的千萬筆訂單。

策略三:會員專屬「Prime Day」助陣,購物季營收再加碼

對於大多數的零售商來說,業績成長無非來自三個方向:獲得新顧客、讓現有顧客消費更多、讓現有顧客的購買次數增加等,而亞馬遜的Prime Day可說是三項全包。

Amazon Prime Day
從2015年開始的Prime Day,已經成為亞馬遜專屬的平台購物節日。

2015年夏天,亞馬遜歡慶創立20週年,打造專屬會員的大折扣購物日「Prime Day」,當天擁有會員資格的消費者,都能獲得專屬大折扣優惠,這樣的促銷方式,更吸引很多非Prime會員簽署亞馬遜的年費99美元會員方案,只為了搶當天的大折扣。因為成功的促銷策略,現在的Prime Day已經成為每年的固定慣例。

2016年的Prime Day,一天內就為亞馬遜創造6億美元左右的收益,而2017年更較前一年銷售成長高達60%,在30個促銷活動小時、橫跨13個國家中舉行的銷售,總共賣出350萬組玩具、20萬條洋裝、10萬組亞馬遜Launchpad裝置、5萬多組廚具等。

有了這些基礎,亞馬遜更積極開發各項促使消費者購買的「小技巧」。比如:透過旗下智慧喇叭Echo將購物變得更加方便與直覺,讓用戶直接詢問「Alexa,今天有哪些優惠」、「Alexa,幫我訂購兩盒洗衣粉」等。

如今,許多零售業都面臨衰退,但亞馬遜靠著多觸角行銷策略,仍能抱持穩健成長的態勢,這一週隨著美國Black Friday、Cyber Monday購物季到來,亞馬遜於2017年又會創造怎麼樣的銷售佳績,也更令人期待。

資料來源:CNNMIT Technology ReviewWiredForbesCNBCFortuneAdweekPratical EcommerceTimeSimply MeasuredBusiness Insider

關鍵字: #零售業
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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