小店風範學
小店風範學
2004.11.15 | 科技

台灣經濟要成長,與其看「大廠」,不如看「小店」,會這麼說,其實有深刻道理。

**先來看「量」的變化……。

**自從八○年代「服務業」首度超越「工業」,成為台灣GDP(國內生產毛額)的主力後,這個趨勢便扶搖直上,到今年第三季止,服務業占台灣GDP產值比例達67.4%,幾乎是工業(31.2%)的兩倍。然而,比重雖增加,服務業近年的成長率卻遠遠落後工業,由景氣復甦的2002年起算,兩者的成長比值分別為「2.8%:5.0%」、「2.7%:4.7%」,今年第三季則是「3.6%:9.0%」,換句話說:比重大、成長卻遲緩的服務業,是讓台灣經濟失去活力的主因。
而在台灣的111.13萬家公司行號中,無疑的,製造業是「大廠」居多,而服務業則是「小店」天下,以今年6月的數字來看,13.21萬家的製造業締造了1.64兆的營業額,平均每家1241萬;而66.45萬家的服務業則只賣出17.9兆的商品勞務,單店月營業額只有269萬。
結合上述總體經濟的數字可以推斷,台灣如果要在這一波景氣循環力爭上游,如果不靠著大街小巷裡的各式小店來創新,挑戰15000美元國民所得之路,真可謂困難重重。

**再來看「質」的變化……。

**
由GDP的5項構成成分--民間消費、政府消費、固定投資、存貨變動、商品勞務進出口差額來看,民間消費比重近十年以來皆獨占鰲頭,約莫近乎六成,其次則是固定投資,約近20%;政府消費則排第三,約達12~3%。
因此我們可這麼說:台灣經濟要成長,唯有讓民間「願意消費」以及讓民間「願意投資」而已。前者來自民眾對生活和工作品質期望值的提昇,也來自供應商能創新商品和服務,使消費者能有花錢的標的;而後者,則源自經營環境的改善和投資信心,如果撇開政治的紛擾不談,就屬「企業家創新經營模式」的能力,最為重要。
而不論前者和後者,都根源自經濟體所在地的社會,能否自發性地醞釀創新意願和能力,美國卡內基美隆大學教授佛羅里達(Richard Florida)研究美國49個都會區的調查就發現,擁有三個T--腦力(Talent)、技術(Technology)和容忍(Tolerance)的城市地區,愈容易產生創意城市生活,連帶地也有傑出的經濟成長。佛羅里達所謂的「創意城市生活」,包含有豐富的夜生活、層出不窮的街巷店舖和提供各種生活新鮮刺激的藝文活動。這些構成城市空間、體驗、消費與資訊交換、刺激城市住民創意產值的,不用說,絕不會是大企業,而是街巷里弄間的無數小店。
把這經驗拿到台灣,如果台灣城市中的小店能體現出創新的活力,那台灣每年獲得美國專利的件數,就應該不止日本的1/7、德國的1/2;台灣的「技術貿易收支比」(技術出口/技術進口)也不會只有區區的0.1,而應可躋身日本(2.39)、英國(2.22)和美國(2.36)的領先群。

**最後來看「小店」對市民就業的貢獻……。

**
根據統計,一座投資1000億台幣(30億美金)的12吋晶圓廠,約略僅能創造1000個工作機會;但是批發零售和餐飲業卻只要投資6億、社會及個人服務業僅需8億、工商服務業則是11億,就能同等地創造1000個就業人口,換句話說:服務業的就業創造密度是晶圓代工業的100倍。
因此,如果真要讓台灣的就業率提高,我們似乎就更應該鼓勵「有能力的微型創業家」,而非「半導體巨賈」才對。
既然小店如此重要,那麼為何台灣的「小店經營」始終不出色呢?
很重要的一個原因是:由製造業出口立國的台灣(2003年出口總值佔GDP比例高達48%,美國不過12%),長期以來也以製造業「勤奮、紀律、節儉、泯滅個性、團體齊一」的價值,作為社會的集體價值。因此,照理說是該刺激消費、活潑人心、營造體驗和夢想的服務業,也隨之成為呆板、制式(uniform)、成本導向(而非績效導向)的「製造業延伸體」。當人們不被鼓勵去消費、而社會上又欠缺值得消費的誘因,內需服務業的數十萬家小店,當然和製造業工廠裡的福利社般,難以創造亮麗的經濟產值。
但是,這樣的場景有了改變。不僅明基、台積電、聯電、華碩公司裡的「福利社」有了改變,台灣城市大街小巷的各色服務業「小店」,也起了重大變化。在愈來愈多的這些新空間裡,消費不只是「購買生活必需品」,還是「購買感動」;老闆不再是個邊收錢邊看電視或報紙的「收銀機按鍵狂」,而是個在乎氣氛和空間個人特色的「服務研發者」;小店經營模式不再是蕭規曹隨、有樣學樣(像當年的蛋塔店),而是創新、複合、體驗的多樣附加價值。
我們可以說:台灣的小店,在21世紀後,逐漸、逐漸地有了「風範」(ethos)。
社會富裕、教育水準提高、年輕人成就自我的更高熱忱、全球旅行的洗禮,以及更多心靈的反省,都是「新小店風範學」誕生的眾多原因。但對於關心台灣經濟成長的我們來說,了解這些小店創業者的獨特經營理念和兵法,卻遠比大企業的重大決策,更有意義也多所啟發。 如果台北像紐約、高雄像阿姆斯特丹、台南成為斯德哥爾摩、台中變成維也納,那台灣早已是個2萬5千美元所得的國家了。
請看--《數位時代雙週》本期製作的「小店風範學」專輯,一群迷你小店的微型創業家故事。

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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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