數位廣告支出增加50%、大力擁抱線上通路——雅詩蘭黛年度業績創近10年新高|數位時代 BusinessNext

數位廣告支出成長50%，佔比接近三分之二

在雅詩蘭黛的下一個10年營運指南中，5大關鍵詞分別是：護膚（skin care）、線上（online）、旅遊消費者（traveling consumers）、數位行銷（digital marketing），以及全通路（omin-channel）。

其中在數位行銷方面，雅詩蘭黛董事長暨執行長法布里奇歐．傅瑞達（Fabrizio Freda）表示，目前集團旗下各個品牌都有各自的數位身分，而總計他們對數位廣告的支出，比去年同期大幅增加約5成，佔整體廣告預算已經將近三分之二。

雅詩蘭黛全球品牌總裁斯特凡．德．拉．法偉利（Stephane de la Faverie）也強調，他們的策略是要成為真正落實數位優先的品牌。目前除了全球媒體支出已經有將近三分之二是用在數位和社群平台，如Instagram、Facebook、微博、微信等，他們在多個市場也積極與具有影響力的名人、網紅合作。

他相信藉由和這些數位平台和社群媒體的合作，有助於提升雅詩蘭黛對消費者行為需求的掌握，也可以幫助他們製作出更好的行銷內容，和消費者之間創造出更深的連結，以及得到更好的投資報酬率。

聚焦包括線上平台在內的快速成長通路

而在加大數位行銷投資之外，雅詩蘭黛同時在做的另一件事，是通路革新。法偉利表示，在2018會計年度，有超過50%的營業額是來自「快速成長通路」。他定義的快速成長通路包括美妝專賣店，如美國的Ulta；線上通路，如自有品牌官網、實體零售通路網站，或是第三方平台，如阿里巴巴旗下的天貓；另外旅遊零售通路也是一大重點，如機場免稅店。

其中，法偉利指出，雅詩蘭黛來自線上通路的營業額年增長幅度高達6成，佔雅詩蘭黛整體營業額已經超過一成。而若是看個別市場成績，則美國和中國市場的線上銷售更是已經超過20%，也是雅詩蘭黛受益最深的兩大市場。

以美國市場來說，線上銷售彌補了實體百貨零售通路銷售動能不佳的缺口。而在中國市場，雅詩蘭黛則是可以藉由線上通路，更有效率地服務那些目前實體門市布建數量較少的次級城市，幫助他們觸及更多新消費者。

此外，傅瑞達表示，透過這樣的銷售模式，也讓他們可以更聚焦於開設在高人流熱點的實體旗艦門市營運，有助於提高單店產值。他相信長期來看，虛實搭配的模式將會是非常強大的。

而雅詩蘭黛執行副總裁暨財務長崔西．查維斯（Tracey Travis）表示，因為更有效率經營所省下的營業費用，他們將會策略性地持續投入在數位廣告、社群媒體和名人網紅。

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」。

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。

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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。

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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。

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。

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。