在德國跟Kindle平起平坐的電子書樂天Kobo,每一筆出售、收購背後的全球策略是什麼?
在德國跟Kindle平起平坐的電子書樂天Kobo,每一筆出售、收購背後的全球策略是什麼?

根據市場研究機構《Mordor Intelligence》的調查報告指出,在2017年,北美市場約占全球電子書市場58%。由這個數據可以看出,對於全球性的電子書平台而言,英語書籍還是最重要的市場。

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另一方面,由《publishdrive》提出的數據則指出,目前在英美電子書市場,Amazon Kindle依然是市場龍頭,而且無論在美國、英國、澳洲、甚至是在Kobo起家的加拿大,都拿到56%以上的市場占比;在英國與美國,市場占比甚至高達80%以上。

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目前在英美電子書市場,Amazon Kindle是市場龍頭。
圖/ publishdrive

於2009年在加拿大多倫多創立的Kobo電子書(於2012年被日本樂天集團收購),比起成立於1994年的Amazon Kindle,晚了5年才開始投入電子書。與Amazon Kindle一樣,都是由英語國家起步,致力於經營全球市場;並且擁有自家開發的封閉式系統電子書閱讀器。看似條件相當,不過,由以上的數據看來,儘管經過了超過10年的競爭,在全球電子書市場Amazon Kindle依然贏得了壓倒性的市場占比。

面對這樣的市場局勢,樂天Kobo電子書有什麼不一樣的戰略?

Kindle還是全球市場龍頭,KOBO:我們經營更多區域市場

「當我們一開始創立Kobo的時候,就想著最重要的是要能夠國際化,」樂天Kobo執行長邁克爾·坦布林(Michael Tamblyn)這樣說。

現任的樂天Kobo執行長坦布林,自Kobo草創時期就已經加入團隊。他回憶,當時在美國市場,當蘋果(Apple)、Amazon Kindle、Google都把重心放在英美市場的時候,Kobo電子書就已經開始著墨要進軍不同區域市場。

而到了今天,樂天Kobo電子書已經跨入了190個國家地區,經營包含77國語言的出版品。而Amazon Kindle目前只開了17個國家地區的電子書店,支援41種語言。「當人們討論到Kindle是最大的電子書廠商,他們其實只有討論美國與英國;在其他國家,Kobo時常是Kindle最大的競爭對手,」坦布林這樣說。

為了佐證這樣的說法,坦布林以台灣為例說明,「當Kobo在2016年到台灣的時候,Kindle還沒有開始經營繁體中文市場,我們比Kindle更早開始在台灣經營我們與出版社的合作關係、建立電子書閱讀體驗。」

在去年5月,Amazon Kindle開設「繁體中文電子書店」時,僅有2萬冊繁中書籍。但是樂天Kobo電子書已經累積了超過9萬冊繁體中文藏書,會員人數也突破30萬;相比之下確實成績比Amazon Kindle好上許多。

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現任的樂天Kobo執行長Michael Tamblyn,自Kobo草創時期就已經加入團隊。
圖/ 蔡仁譯攝影

收購、轉售事業體,都是為了壯大樂天生態系

而為了要搶攻更多不同的區域市場,併購與轉售,都是樂天Kobo電子書的重要策略。

像是在2017年,樂天Kobo電子書就收購了德國電子書平台Tolino。「在德國,自從收購Tolino之後,樂天Kobo在德文電子書的市占比例就提升至40~45%,與Kindle當地市占相當,」也就是說,目前在德國,樂天Kobo電子書與Amazon Kindle加起來的市場占比就高達9成。坦布林認為,這是樂天Kobo一項非常成功的併購案例。

那麼,持續收購各國的電子書平台,會是樂天Kobo電子書的重要戰略嗎?

面對這個問題,坦布林說,這必須依照各區域市場的現況與企業的商業模式而定。像是德國Tolino電子書,不但擁有書城,也有生產自有的閱讀器,與樂天Kobo原先的商業模式類似。「正因為Tolino的商業模式與樂天Kobo相當符合,所以才進行這個收購,」他說明,如果是在其他市場,樂天Kobo可能不會選擇收購在地電子書平台,而是選擇與在地電商、出版社合作,達成夥伴關係。像是在法國的法雅客、美國的Walmart就都是樂天Kobo的合作夥伴。

去年底,樂天售出了旗下的圖書館電子書服務OverDrive,也是一則電子書產業的大新聞。談到這一項決定,坦布林說明,「樂天市場在日本起家,就是專注在通路、商家的經營,Kobo也符合這樣的商業模式;但是圖書館是完全不一樣的經營模式。」

由於樂天集團自創立以來,都專注在C2C的消費性市場,不過,OverDrive的服務對象是圖書館、學校,屬於B2B的商業模式。據觀察,這樣商業模式的差異,是樂天集團將OverDrive出售的主要原因。

也就是說,在近期,無論是收購或是出售事業體。這些決定其實都緊扣著樂天最強調的「生態系」策略,要更加聚焦在消費性市場,為整體生態系加值。

參考資料:
Mordor IntelligencepublishdriveThe Digital Reader

關鍵字: #電子書
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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