3年累積50萬用戶!放眼「超零售」未來,微風如何透過會員服務突圍?
3年累積50萬用戶!放眼「超零售」未來,微風如何透過會員服務突圍?

年初開幕的微風南山,成為微風在信義區插旗的第三家百貨,其中超過40%的餐飲比例、獨家品牌,還沒開幕前就引發市場討論,同時也再次燃起信義區百貨業者的戰火。

指標性的微風南山開幕後,外界都很關心微風的下一步,「很多人問我零售下一步是什麼?」董事長廖鎮漢在自家尾牙上給出了答案:「2019年是微風超零售(super retail)生態元年。」廖鎮漢將今年最重要的使命,定調在發展微風生態圈,在他所提出的4S架構下,其實微風早在2015年就開始為了轉型展開布局。

成立獨立公司,微風從培育自家數位人才做起

過去18年,微風以精品、女性經濟奠定品牌基礎,如今旗下已經有多達10個賣場據點。不過在商業型態的轉變,以及同業激烈競爭的環境下,轉型、服務升級已經成了百貨業者不容迴避的課題。

正因為如此,微風2015年9月在外部協力廠商的協助下,推出了會員手機App,不過在經營不到一年的時間後,集團內部意識到數位化的重要性,微風集團董事長特助張怡玲回憶:「當初的想法是想要培育自己內部的數位人才,」於是在2016年,另外成立了「微風數位時代」,作為微風數位轉型的基礎。

張怡玲
張怡玲表示,這些年經營會員App下來,已經累積了約有50萬用戶,共創造了235億元的營收。
圖/ 攝影 / 蔡仁譯

之所以會這麼做,張怡玲解釋是因為多數員工還是會有實體賣場思維,「會獨立成立公司,表示老闆對這塊的重視度。數位人才沒有百貨經驗跟思考,當兩群人一起,可以產生新的東西。」

公司成立後便開始招募研發人才,將會員App改由自家人親自營運管理,「就是希望能在既有的實體優勢下,與科技人才激發出新的火花。」張怡玲表示,這些年經營會員App下來,已經累積了約有50萬用戶,共創造了235億元的營收。

靠著點數回饋,拉近與顧客連結

過去百貨業者大多透過與銀行發行聯名卡,或是填寫實體申請書、寄發DM的方式來維繫會員經營,「微風雖然不是第一個做會員App的百貨,卻是在會員經營上的創新者。」

之所以會這麼說,張怡玲解釋過去微風都是透過銀行聯名卡做會員經營,不過許多消費資訊都掌握在銀行身上,從2015年開始自己做會員經營開始,就是採用直接下載App線上申請入會的模式,不另外發行實體會員卡,「邏輯就是簡單、易懂,只要在App上輸入手機號碼完成驗證後,馬上就能加入。」

在廖鎮漢提出的超零售4S架構中,第一個S指的是「super connect(數位連結)」,也是廖鎮漢認為最重要的一個S,靠的就是會員App來串起其中的連結。從功能上來看,微風會員App在消費的同時就能立刻累積會員點數,這些點數能在消費時折抵成現金,張怡玲說:「過去靠著點數回饋,也快速累積會員數量。」

推出自家支付工具「Breeze Pay」,但誘因何在?

今年一月,微風在會員APP中推出自家支付工具「Breeze Pay」,讓用戶可以一次完成「支付+累點」。不過目前市面上的支付工具百百種,這款只能在旗下10個據點使用的「Breeze Pay」究竟有什麼誘因?

張怡玲解釋,無論是會員點數、酬賓券都是支付的一種形式,「一開始推出的會員App,本身就有錢包的概念,在我們roadmap本來就是一個發展的項目,」而綁定信用卡的Breeze Pay,則讓支付工具的選項更加完整。

此外,微風點數的用途不只能折抵消費,「微風點數就是貨幣的概念,現在已經可以跟超商點數、航空哩程相互轉點,」微風數位總經理莊惠婷解釋,現在App已經有一個基礎的生態圈,希望以App為媒介,做到點數交換機制、異業結盟,甚至逐步延伸到跨領域,在消費者體驗更豐富之餘,也讓參與的業者得到好處。

莊惠婷
微風數位總經理莊惠婷解釋,現在App已經有一個基礎的生態圈,希望以App為媒介,做到點數交換機制、異業結盟,甚至逐步延伸到跨領域。
圖/ 攝影 / 蔡仁譯

莊惠婷認為微風點數的獨特之處在於尊榮感,「無論是點數的交換機制、異業結盟,支付搭配點數會形成新的生態圈,讓大家在各處消費的時候,就會想要使用微風支付,來去累積點數。」

在點數走向跨領域使用的同時,莊惠婷也在思考與區塊鏈技術結合的可能,「區塊鏈可以讓點數交換更即時,安全性也更好,」他認為區塊鏈是FinTech的發展趨勢,而生態圈的建立本來就需要技術支撐,「這都是今年在思考的方向。」

轉型下一步:客製化

此外,會員App也能做到4S中的「super pricey(產品獨特性)」,微風的優勢是擁有許多的實體據點,張怡玲認為數據是一項很重要的工具,「任何企業資源都是有限的,透過數據資料,能知道必須把資源放在哪裡,尤其是在促銷活動上,才能讓銷售成長更快。」

未來透過多年累積的消費者資料,能針對個別客戶做數據分析預測,與生態系中的供應商合作,依照不同客群的屬性與需求,提供不同客群更特殊且稀有的商品與服務。張怡玲舉例,如果今天要開賣一雙限量球鞋,就能讓會員接收到第一手銷售資訊,「不只是訊息提前曝光,甚至透過獨家優惠、預購,刺激消費者到店購物。」

微風南山官網截圖
透過多年累積的消費者資料,能針對個別客戶做數據分析預測,與生態系中的供應商合作,依照不同客群的屬性與需求,提供不同客群更特殊且稀有的商品與服務。
圖/ 微風南山

從2015年推出會員App以來,已經累積大量交易數據,「這些數據在了解客群,是一個重要的關鍵,」,莊惠婷表示,未來搭配AI技術,將有能力提供顧客客製化的DM,也在規劃提供AI遞送管家服務,透過手機直接幫消費者把買的東西送回家,藉由對客戶的理解,顧客數據也能幫助到品牌廠商。

莊惠婷說:「商家也需要客源,例如微風透過過往交易數據,分析找到Dior的客群,當精品類廠商需要辦活動需要連結會員時,就有基礎可以操作。同時受邀的顧客,也能感受到身為會員所帶來的尊榮感,在品質、價格甚至服務上,提出有競爭性的產品及服務,達成4S中的「super price competitive(價格競爭力)」。

「速度」成微風最大挑戰

另外值得注意的,是數位服務針對餐飲的優化,這次微風南山打出高達45%的餐飲比例,還在地下一樓開設佔地約2,222坪的超市,這些都成為業界創舉。之所以會這麼做,廖鎮漢認為消費者可能因為吃飯進到微風,吃完後就能順便逛街消費,能進一步帶動周邊商品銷售。

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微風南山打出高達45%的餐飲比例,還在地下一樓開設佔地約2,222坪的超市,這些都成為業界創舉。
圖/ 攝影 / 張家毓

不過相較於同業,微風會員App在餐飲服務的布局顯得較為謹慎,「吃飯是大家基本需求,」莊惠婷表示今年餐廳服務就會在App上線,除了一般的訂位、候位服務,微風的秘密武器是透過科技的力量,幫消費者快速做出決策。

例如某位會員可能很常到某間餐廳用餐,當會員進入到商場時,系統就會自動幫忙訂位,或提醒顧客訂位,甚至還能依據過去吃過的餐廳,推薦新的餐廳給會員嘗鮮,或者整理出不需要候位太久的餐廳,協助消費者決策。

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在完成以微風錢包為基礎的生態圈布局後,微風下一步要朝客製化體驗邁進,在競爭激烈的百貨業中,做出服務的差異性。
圖/ 微風南山

在電商的衝擊下,許多品牌紛紛減少實體店面數量,不過莊惠婷認為,實體的優勢一定會持續存在,「因為人有吃飯、逛街、交集的需求,把數據分析的know-how轉換到實體通路上,是很有趣的。」

在完成以微風錢包為基礎的生態圈布局後,微風下一步要朝客製化體驗邁進,在競爭激烈的百貨業中,做出服務的差異性,「就像廖董事長4S中的super fast(快速)」。如果要用一個字形容微風今年的發展目標,張怡玲毫無疑問的選了「快」,他說:「今年就是要快,只要方向一旦確認,我們的決策幾乎就已同時完成。這也是在超零售元年,我們莊總帶領的微風數位團隊,最大的驅動力來源和所要面對的挑戰。」

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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