比特幣支付大爆發,2個使用關鍵必須要注意!
比特幣支付大爆發,2個使用關鍵必須要注意!

約莫從半年前開始,比特幣話題就越炒越火熱,價格也不斷飆漲,在社群媒體上,只要發布比特幣相關議題就會獲得大批網友跟隨。在現實生活裡,確實也有越來越多的消費場所,開始接受比特幣或虛擬貨幣支付,其中包括超市、餐廳、航空公司等。不過,因為價格波動太大、交易手續費高,遊戲平台商Steam母公司Valve日前宣佈停止使用比特幣付款服務,這個消息無非對比特幣推向一般使用蒙上一層陰影。

從擁抱比特幣到決定喊停,看來虛擬貨幣的話題還會持續好一陣子。

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比特幣價格本月初衝破1萬5000美元,創下空前紀錄。
圖/ shutterstock

FOMO心態,一窩蜂轉推比特幣推文

最近在社群平台上可以發現一個有趣的現象,隨著比特幣價格飆升,早期投入比特幣市場的人因此成為億萬富翁,但另一面,許多人也因此相當後悔沒有早點投入,而這樣FOMO的心理狀態(害怕錯過任何訊息,fear of missing out)也表現在各個層面上。

舉例來說,一名網友Josh在Twitter發文稱會給五個幸運轉推(retweet)推文的人,有機會獲得一些比特幣,這則推文最後獲得2萬的推文次數;不論這位Josh的承諾是否屬實,許多人都一窩蜂搶著加入轉推文的行列。

而這並不是唯一一個例子,另一名網友Travis Weaver幾乎在同一時間於Twitter上發布類似的內容,要在轉推(retweet)推文的用戶中抽出五名幸運兒送出比特幣,他因此獲得了8萬次轉推。這種一窩蜂的情況,就像幾年前許多人在Facebook上發文說,如果這張照片破幾個讚就要做什麼事那樣的景況。

比特幣支付大爆發,應用場域多元

隨著比特幣的聲勢大漲,可以使用比特幣支付的場域也越來越多,美國加州的航空公司Surf Air,這個月宣布開始接受加密貨幣付款;太平洋另一端的日本樂桃航,也喊出年底前將開放接受以比特幣支付票款,希望各國政府及企業能一起推廣比特幣,擴大虛擬貨幣使用。

英國女富豪米歇爾·莫妮(Michelle Mone),在杜拜推出一棟價值2.5億英鎊的房地產開發項目,最大的宣傳亮點就是標榜其中150套公寓將接受比特幣付款,此舉堪稱史無前例,莫妮受訪時就說:「這是第一個接受比特幣的大型房地產項目,這在全世界都是件很令人激動的事。」

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超市、機票、幼稚園、咖啡廳,2017是虛擬貨幣支付大爆發的一年。
圖/ shutterstock

另外,在美國孕育亞馬遜創辦人貝佐斯、Google共同創辦人佩吉,位於紐約曼哈頓的貴族幼稚園,從今年6月開始在家長的要求下,也開放用比特幣支付學費;南非第二大連鎖超市Pick n Pay,在今年九月也宣布開放虛擬貨幣支付。

而在台灣,高雄三多商圈的咖啡麵包店「Coin Cake 貨幣蛋糕」,在今年十月也宣布開放比特幣以及以太幣(ETH)付款,會將商品的台幣價格換算虛擬貨幣的相對幣值,再從消費者虛擬貨幣錢包內扣款,成為全台首家接受虛擬貨幣付款的餐廳。

使用比特幣的動機為何消失了?

從餐廳、超市、航空公司等日常民眾都會接觸到的消費場域,都逐漸開放使用虛擬貨幣付款。 回顧比特幣的發展,最初就是標榜零手續費、快速、可靠等優點, 過去虛擬貨幣還沒有這麼熱的時候,全球比特幣交易平台每天平均交易量約為10萬筆,如今一路增加到26萬筆。依照比特幣交易機制,當交易量越大時所需的交易處理時間就越慢,因此消費者可選擇支付較高的手續費來加快交易處理速度,在這樣的機制下也導致比特幣的交易手續費在近期一路飆升。

勤業眾信(Deloitte)旗下顧問公司主管Eric Piscini曾經做過一項測試,在完全不支付任何手續費的情況下進行比特幣交易,結果整整花了「2天」的時間才完成交易,換句話說如果消費者用比特幣付款,接收比特幣的商家就必須承擔2天後交易驗證失敗的風險,或者在交易完成後才交商品給消費者,這對買賣雙方來說都是極大的不便利。

也因此在比特幣價格暴漲之際,開始有越來越多人猶豫該不該在日常消費中拿出比特幣交易,曾有比特幣用戶抱怨:「大家當初使用比特幣的動機消失了,任何一種必須支付高額手續費才能使用的貨幣,都稱不上是貨幣。」

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「高手續費」、「價格波動」,讓民眾使用比特幣的動機大幅降低。
圖/ shutterstock

2大原因,遊戲銷售平台Steam停止比特幣支付

在這樣的背景下,從2016年開始接受比特幣交易的大型線上遊戲銷售平台Steam的母公司Valve本周宣布,未來將不再支援比特幣付款。

比特幣價值在過去幾個月內起伏之大,對於用比特幣購入Steam遊戲的用戶產生了影響、手續費也因此飆升。Valve就舉例,剛開始比特幣的交易手續費為0.2美元,上週一路飆升到20 美元,大大增加公司成本。

基於「高手續費」、「價格波動」兩大原因,Steam做出停止接受比特幣支付的決定 ,並表示:「由於比特幣價格只能維持一段短時間,如果玩家沒有在指定時間內完成交易,最後的金額又會改變,近期價格變動很快,已經會大幅超過原本交易的價值。」讓Steam決定終止比特幣付款。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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