耗時、費力、錢難賺,Pinkoi為何還要三路布局線下?
耗時、費力、錢難賺,Pinkoi為何還要三路布局線下?

電商平台Pinkoi每年舉辦線下品品市集都會吸引長長排隊人龍,足見人氣之高。只是舉辦這樣的活動多要在事前投入大量時間、人力,以及負擔高額場租、設備費用,再加上現場接受現金交易,平台無法從中分潤,可說是吃力不討好的工作。即便如此,今(2018)年Pinkoi卻還是加碼擴大到亞洲五個城市巡迴,並再另外開闢了兩條實體新戰線。

線下活動創千萬經濟效益,卻不是入Pinkoi口袋

Pinkoi共同創辦人暨執行長顏君庭表示,過去一年來他們帶領400多個設計品牌在台灣、香港、泰國、廣州、日本五個城市舉辦實體亞洲巡迴市集,總共觸及超過25萬人,估計每一場活動創造出來的經濟效益超過千萬元。

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日本大阪是今年Pinkoi品品市集亞洲巡迴的其中一站。
圖/ Pinkoi

不過Pinkoi在品品市集中除了收取門票錢和小額攤位費用,這千萬元多數都是直接進入設計師口袋,不會直接挹注Pinkoi的營收。而從顏君庭被問及明(2019)年是否還會繼續擴大品品市集巡迴據點時,他擺了擺手,直說亞洲巡迴的嘗試對團隊是很大挑戰,不難想像這背後的辛苦。

顏君庭解釋,Pinkoi是一家新創公司,在資源有限的情況下,必須要盡可能親力親為,很多事情都是團隊用很大的努力從零到一建立起來,不論對人力還是時間等各方面都是考驗。此外,他也忍不住高喊:「場租真的太貴了。」對他們是不小的負擔。

活絡社群、提高品牌認同、增加多元性,還能帶新客

不過他雖對明年是否還要進一步擴大品品市集的規模不置可否,卻沒有否定線下的價值。在他看來,線下是Pinkoi很重要的接觸點,透過不同的實體體驗場景,有助於活絡社群,既加深消費者對設計師品牌的認識,也讓設計師更了解消費者的需求和愛好,還能透過實體限量銷售的特性強化購買力。

此外,透過有別於線上的曝光管道,也有利於帶來新客。顏君庭表示,他們在品品市集的門票銷售中發現,事先在線上購買早鳥票和現場購票的消費者各占一半,大概可以判斷現場除了有想省下運費的消費者,或是專為設計師而來的粉絲等已經認識Pinkoi的消費者,可能也有5成是過去不認識Pinkoi的新客。

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Pinkoi共同創辦人暨執行長顏君庭表示未來還會有更多不同的線下嘗試。
圖/ 蔡仁譯/攝影

所以對顏君庭來說,線下是一定要做的,只是品品市集不是唯一的答案。或許明年不會再有大規模亞洲巡迴市集,但一定還會有新的實體體驗場景和不一樣的線下嘗試。實際上,Pinkoi今年已經在市集活動之外,另外推出了「Pinkoi 品品學堂」體驗課程,以及在香港和日本推出快閃店。

不只辦市集,還開快閃店和線下體驗課程

之所以會推快閃店而不是開設長久經營的實體店,顏君庭的答案很直接:「我們能力還沒有到建置線下通路的階段。」畢竟要想長久經營實體通路,不論租金、水電、庫存管理、資金周轉還是人力等,再再都是挑戰。而且他認為Pinkoi本質上還是一家網路科技公司,核心能力是線上運營,所以現階段每一場市集的舉辦和快閃店的開設,都是在為未來線上、線下整合累積實戰經驗。

另外今年7月開始開設的品品學堂部分,目前主要是透過和地方協會或設計師合作,在商品銷售之外,提供活動或體驗課程,像是和藺草協會開設編織課程,或是山形寫生刺繡、文具鐵件打造、手帳達人DIY等教學。

顏君庭強調,開設這些體驗課程的目的不是要直接銷售商品,核心仍然是設計師品牌,也就是希望藉由體驗的過程,建立並加深消費者與品牌之間的鏈結,也讓消費者看到品牌的價值。

Pinkoi 品品學堂活動花絮
Pinkoi今年開始開設線下體驗課程品品學堂
圖/ Pinkoi

而且他們認為這麼做可以幫助設計師在市場淡季較有閒暇時,仍可以善用既有知識、能力與資源,以其他方式累積客戶資產,並也在實體商品銷售之外,開闢新的體驗服務產品線。

總結來說,這些實體活動或許無法立即為Pinkoi帶來直接營收挹注,但當消費者和設計師之間藉由實體互動有了更強的連結,對品牌價值的認同度愈高,以及商品品類變得更加多元豐富,最終扮演平台角色的Pinkoi也將從中受益。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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