是否應該打散這些高科技數位巨獸?
是否應該打散這些高科技數位巨獸?
2018.04.06 | Facebook

記得2017年我在《數位時代》曾寫過一篇題目是「大麻煩:大者恆大的世界」的文章,並提出我的一些想法。2月初看BBC World News電視台,看到我欣賞的一個節目:《Intelligence Squared》,在一個數百人的大禮堂中,正反兩方辯論一個有爭議性的問題,我每次都被正反兩方爭鋒相對但仍保持風度的辯論態度及才華所折服。可能是文化、語言的不同,在用中文辯論時,往往很難看到如此彬彬有禮、不咄咄逼人的舉例說理、不做人身攻擊、仍堅持自己的立場。真的很喜歡這節目。

Break up or not

這次的主題就是:是否應該打散(break up)這些高科技的數位巨獸?我強力推薦大家上網聽這場辯論。正反兩方的意見,相信讀者們應該也都知道,不外乎是這些數位巨獸(FANG)是否真的是壟斷及消費者最後是否得到利益的說詞。

我是一個創業人,也相信自由市場是一個確保創新經濟繁榮的最好工具,但目前這些數位經濟巨獸不但擁有我們的隱私、各種資料、無所不用其極的避稅,更會吃掉許多小公司,也不適合過去鐵路、石油、電信、鋼鐵的壟斷案例。不管是網路效應、數據資源或貝佐斯(Jeff Bezos)說的「你的毛利就是我的機會」(Your margin is my opportunity.),在數位經濟的模式中,大者恆大是一個最恐怖的大麻煩。有一個真理永遠不會變,就是權力使人墮落,這些數位巨獸當沒有競爭者時,一定會漲價,否則他們的股價不會漲、財報不會好看,更何況任何的成長都是有極限的。

在反方的辯證中,我發現一個新的立論,我們不用擔心數位巨獸,因為他們的產品服務都不是必需品(不像石油、電、水、電信、交通),消費者仍可以選擇不用,因此不可能是壟斷。

在正方辯論中,也提到所有數位巨獸所用的商業模式根本跟賭場是一樣的,如何讓人上癮、擴大自己的偏見及同溫層效應,Facebook根本就是一個聚焦對象的廣告經營模式(Hyper Targeted Advertising Model),用演算法控制我們的生活。

改變經營模式

如果您是這些數位巨獸,不想被看成壟斷企業,您會如何改變您的經營模式,但仍保有永續成長?(註)

這些數位巨獸即使財報良好,但他們「被視為壟斷而被打散」的陰影還是存在。我們看到他們目前的作法是:

  1. 軟體做硬體的整合趨勢
  2. 多元化的收入
  3. 跨行業別的競爭
  4. 保留甚至暗助小公司的生存空間
  5. 平台開放、資訊分享
  6. 加強公關。

最近因為美國稅法改變,傳說蘋果會用匯回美國在海外存放的鉅額現金,大肆收購跨行業別的公司,如Netflix,甚至可能會買台積電、鴻海的部分股份以確保供應鏈的控制。亞馬遜、波克夏.海瑟威公司和摩根大通要一起合作,對美國的健保做破壞性的改革,更是讓人對亞馬遜另眼相看。

建立法律規範

我個人相信,要打散這些數位巨獸,真的是一個非常難的工程,而且絕大多數的消費者只會看到短期的利益,方便、便宜、多選擇、生活更豐富,沒有人喜歡看到改變。但我認為仍然一定要有些限制,或有「牙齒」的法律規範及制裁,如巨額罰款。例如歐盟已在做的強制資料分享,甚至須將專利用免費的方式授權給新創公司,如此才能刺激更多的創新,目的是讓競爭更公平。也有人建議訂出產品的最低合理價格,防止像亞馬遜這種公司用超低價搶市場、獨占直到沒有競爭者後再想辦法漲價,控制市場定價。但我相信消費者不會支持這種制定最低價來保護沒有競爭力的廠商,政府也很難說服消費者,在長遠來講,這種最低價會真正保護消費者而不被壟斷企業予取予求。

短時間可能沒有答案。但經過正反雙方的辯論後,答案揭曉。

支持打散數位巨獸 **反對打散數位巨獸 沒有特定立場
辯論前 39% 24 37
辯論後 42% 52 2

很顯然地在這場辯論會後,絕大多數的人改變立場轉向反對打散這些數位巨獸。可見大家不確定打散數位巨獸後有何利益,但一旦沒有這些數位巨獸的產品服務,卻會馬上影響他們的生活。

我相信只要不斷挑戰數位巨獸的壟斷天性,提醒他們能制定法律管制斂奪性的商業行為,我們也許會看到更有社會意識的數位巨獸,這或許是這場辯論的最大目的。

註:〈蘋果靠舊客戶成長|Facebook寧願犧牲利潤也要做對的事

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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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