中國無感購物時代來臨,用戶喜歡什麼微信支付都知道
中國無感購物時代來臨,用戶喜歡什麼微信支付都知道

「好像全世界都在免單(編按:這一單免費)⋯⋯」

上週8月8日,不僅麥當勞、星巴克店內擠破了頭,朋友圈的時間線也被微信支付免單的優惠刷爆了。

說8月8日是每年觀察「中國商業趨勢」的窗口,一點都不過分。畢竟,大眾「撿好康」的火爆,只是結果而已——作為中國行動支付的兩大巨頭之一,微信支付每年這個品牌日,把「人」流導到那裡,跟誰合作,怎麼引導……所有商業策略層面的轉向,才是整個事件中最重要的信息。

那今年,微信支付在談論什麼?

微信支付的PlanB:「共創」

如果從7月的預熱宣傳看起,你會發現「共創」二字出現頻繁。7月,微信支付在旗下多個官方帳號中,推送了一個叫「年度智慧成果展」的應用程式,讓商戶上傳案例,加入「共創」。

麥當勞、UNIQLO、萬達、喜茶、丁香園……這個應用程式裡目前至少有上百個案例,都是怎麼用微信支付的能力提升經營效果。而很明顯,這些內容的目標受眾不是C端大眾,而是給還沒接入微信支付能力的B端企業。

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圖/ 愛范兒

不僅如此,在微信支付跟《中國新聞周刊》聯合發布的趨勢報告上,他們聯動了時事評論家石述思、中央財經大學的教授黃震,還有人民代表大會的法學院學者楊東等一眾專家學者,來聊「在行動支付的下半場如何助力產業」這樣的話題。

從2013年8月上線以來,微信支付一直都有ToB業務。但為什麼,今年要在年度品牌日之前,打一個叫「共創」新概念?把上面的案例和趨勢報告消化了一遍之後,這是我們的推測。

在微信上,C端用戶除了社交,還會有眾多支付行為,而支付數據就一個龐大的入口:你支付的,是水電煤氣,還是購物,地鐵打車,還是外送?在什麼城市支付?在什麼時間支付?頻率有多高?行動支付的普及之後,這些流動的C端數據,已經積累到了這樣的節點:你是誰,你在哪裡,喜歡什麼,習慣又是什麼,最近又有了什麼新變化?微信支付都知道了。

在數位世界,即使只是透過手機、微信帳號,微信支付能夠用確認你的「數據身份」,並且能夠了解你的變化。

但即使有了這種能力,微信支付乃至整個騰訊不可能把所有商業環節都做完,所以微信支付的「共創」說白了是這樣的意思:微信支付將C端「數位身份」變成工具和服務,回溯給B端商戶。商戶用來改進生產、行銷和服務流程。

隨著B端把產品本身和消費體驗都做更好,B端C端需求互相拉動,整個消費市場的蛋糕就越做越大,而微信支付也能從中獲益。

所以說,這個節點上,無論是要看懂行動支付,還是未來中國商業的走向,我們都不能只盯著二維碼掃碼本身,而是要看像微信支付這樣的第三方支付機構,怎麼跟B端合作,落地真正有價值的創新解決方案。

在最近微信支付的「年度智慧成果展」上,我們發現這些挺不錯的創新模式:
- 創新1:善用大數據,讓商品和服務來找你

「智慧商圈2.0」是今年微信支付為零售行業提供的解決方案,而這個服務的底層,就是在於對用戶「數據身份」挖掘。從目前的宣傳片看來,微信支付的大數據,可以找到某個具體地點3-5公里範圍內的消費者,根據對消費者偏好的了解,給商家篩選到一個地理位置範圍內的目標人群。

今年4月,北京豐科萬達廣場用這些智慧商圈的數據,定制了一個「物找人」零售體驗。首先是,通過微信平台的大數據找到目標用戶,通過廣告的形式發放優惠券。而把新的用戶吸引過來,只是這些數據的其中一個用途。當用戶用微信帳號登錄萬達應用程式後,數據就能被進一步打通,連商場裡的廣告大螢幕都「認識你」,根據你之前購物偏好,直接給你推薦可能喜歡的商家的促銷優惠,還能根據室內導航明確具體門店的位置,這樣用戶就不用滿商場地跑了。

這個項目要全面實施,估計還需要一段時間。

雖然萬達這樣的服務商能做基礎的設施升級,例如:停車場和商場內的導覽大螢幕改造,但要保證顧客整個購物體驗的一致和順暢,商家都需要參與進來:例如擁抱新的數位會員系統,才有可能在整個商圈形成相對一致,質量有保證的服務。

更何況,目前就整個行業來說,基於用戶數據做的優惠推薦這件事,準確度和體驗,還在調整的初期。但這依然不妨礙這個案例的想像力。很有可能,未來商場和商家通過大數據,真的「認識」並且「了解」消費者,關於消費預判甚至在消費者產生自主的消費需求之前。

這也是線下零售業獨特的新機會——如果線下商圈不只是更慢的「線下取貨」,而是線上購物無法體驗的空間和服務享受?那麼電商等網路渠道,帶來的不再是衝擊,而是新的助力。

  • 創新2:用實時數據來影響後端研發和供應鏈?這已經實現了

用消費者偏好和購物習慣的這些數據,除了能創造新體驗,還能回溯產品生產和製造。在Uniqlo裡,我們看到像Uniqlo這樣的時尚品牌,已經通過應用程式,將電商和實體店庫存的數據打通。

簡單來說就是,每件衣服的庫存,現在有了實時的數據。

對於消費者來說,「衣服」跟著「人」走了——只要是看上的衣服,店內和電商還有多少庫存,應用程式內一目了然,不用擔心在網上看到的衣服,到某一個店沒有Size之類的尷尬問題。

而對於零售商家來說,則不只是「方便」而已:通過應用程式的數據,他們幾乎可以實時獲知不同產品的熱度和偏好程度的數據,什麼樣的產品受歡迎,需要立即加訂單?什麼價格的產品在某些地區的店裡賣得好?

以前可能需要花不少的錢,建立一個全國多個城市的數位的庫存系統,而且更新還可能是隔週,隔月盤點的時候。現在?他們下判斷的速度,是每秒每分為單位了。

讓貨品找到消費者,還能幾乎同時後方供應鍊和工廠聯動,可能才是未來的零售業要有的「平均速度」。
- 創新3:數位身份打通後,無摩擦出行

大眾「數位身份」並不只在消費場景有效,在交通、醫療、民生,社會基礎服務的升級上,它同樣管用。

丙晟科技的名字你不一定聽過,但你可能已經在商場用過他們的無感停車:沒有收費亭,開車到停車場,停車桿就會自己抬起。停車,取車,離開停車場,自己扣費。過程中別說掏手機掃QR Code,什麼動作都不用做。

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圖/ 愛范兒

為什麼整個過程能夠不可思議地順暢?

公車、捷運,停車場,還是高速公路、高鐵、飛機,交通系統有一個核心的任務:高效地把人從A點傳遞到B點。拆解這個任務,就是首先要知道「人」是誰,然後怎樣高速運輸。

而微信支付能做到的,基於微信賬戶與車牌綁定關係,在停車、高速、加油等場景實現便捷支付的能力。

而有了這個身份信息的打通,交通服務機構如丙晟,就可以做硬體和服務層面的創新了:

把收費亭改造成帶圖像辨識的鏡頭和信息處理器,數據處理系統辨別車牌號,然後通過微信支付,匹配車牌號背後的車主信息,在微信支付錢包中扣款,流程完成後,停車桿自動抬起,無感停車就完成了。

摩擦力更少的出行背後,是數位身份信息鏈條安全又穩定的運轉。

助力者的必然

最近2年,隨著行動支付在C端的普及,無論是支付寶還是微信支付,整個行業都在緊盯B端市場。畢竟,未來C端市場能不能進一步提升,也要看B端產品和服務能不能走得更前。

這也是為什麼,從去年年底開始,兩家公司在搶奪B端服務的市場上較起了勁。

去年12月,支付寶推出了給商家用的人臉支付的POS機蜻蜓,而微信支付則推出了青蛙。

而準備在8月上市的青蛙pro,不僅能掃「人臉」,還給商家準備了另外一個螢幕,並接入微信支付的應用程式生態。簡單來說,掃臉支付的同時,顧客能同時登錄會員系統,而店員還能通過自己的螢幕與顧客端進行互動,變成了一個跟顧客溝通的交互媒介。

但跟好幾年前的消費優惠補貼不一樣,這次刷臉支付的競賽,實際上是一場「商戶服務能力」的較量。

從這個角度來說,微信支付以「助力者」身份把整個數位經濟的蛋糕做大,而不是作為最大商戶直接參與行動網路的下半場競爭,幾乎是個必然的選擇。

正如馬化騰在騰訊20週年時發的公開信所講:

我們越來越發現,除了實現人與人的連接,如果大量的「物」與「服務」不能全面數位化升級,那麼「人與物、人與服務的連接」就難以迭代……接下來,我們要做好「連接器」,為各行各業進入「數位世界」提供最豐富的「數位接口」。

這個邏輯本來是用來解釋騰訊的產業網路轉向,但用在微信支付的「共創」上也同樣合適:微信支付已經讓人「人」數位化了,現在的做法是,把手裡「人的數據」變成合理的工具,聯合B端商戶商戶共創,最終推動產業端「物」和「服務」的升級。無論對商家,還是消費者,這一步棋都下得很聰明。

經過了長達20年的電商粗放式發展,消費者逐漸趨於理性,光是買買買的貨品本身已經不能滿足需求,消費過程中的隱私、空間環境、速度效率、服務質感,都很重要。

而無論是手搖店,還是家電製造,商家也確實需要足夠龐大的C端數據和可靠算法,探索新的、基於數據的成長方式。只有C端和B端都同時往前,未來才更可期。

責任編輯:江可萱

本文授權轉載自:愛范兒

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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