誠品一年連收9間門市,為何吳旻潔說「關店不是壞事」?下步轉推社區店、24小時到貨
誠品一年連收9間門市,為何吳旻潔說「關店不是壞事」?下步轉推社區店、24小時到貨
2020.08.19 | 新零售

編按(2020.8.19更新):誠品宣布下半年再收3間店
今年上半年,誠品生活計畫性關閉的店別共有6家店,下半年還預計再關3家店。

其中包含將於8月23日結束營業的中壢SOGO店、8月底結束營業坪數最小的69坪捷運書店與預計營業至10月底的東湖店,除敦南店外規模多為小型店點,加總合計營業面積其實僅佔總營業坪數約3%。誠品表示,下半年的收店計畫,屬於疫情當中開源節流計畫裡的費用節約項目。

誠品生活預計於2020年完成8~10家計畫性關店後,在2021輕盈啟程,配合新開發的電商平台上線開啟新一波展店。

8月7日

誠品陸續調整各分店經營,已預計年底關閉中國深圳店營運,7日又傳出台北車站M8的「誠品捷運店」書店將關閉,對此誠品澄清,因為M8距離K區「誠品站前店」步行僅5分鐘,8月30日起「誠品捷運店」書店將整合於「誠品站前店」持續提供讀者優質服務,「誠品捷運店」商場則是會持續營運。目前盤點誠品店數仍然維持海內外44家,其中台灣38家。

5月27日

誠品生活股東會上今(27)舉行股東常會,誠品生活董事長吳旻潔說,在2020年上半,誠品生活的表現大受疫情影響,尤其4月是最慘淡的月份。以台灣來說,今年1~5月的業績,大約落後去年同期20%。

她認為,疫情為誠品帶來最大的考驗,是要快速調整舊習,並且勇敢改變。當然,開源節流、加快促成數位轉型都是改革的重要方向。但人們第一個「有感」的改變,就是誠品開始斷捨離那些讓人們「無感」的門市。

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在誠品敦南店熄燈後,將由信義店接棒,成為24小時書店。
圖/ 蔡仁譯攝影

今年關閉8間門市,誠品以3大指標評估

從今年初到現在,已經看見誠品敦南店、台東店、台南安平店陸續關店,另外,高醫店、士林店、實踐店,也要陸續熄燈。

其中除了誠品敦南店,主要關閉的原因是建築物即將都更,算是功成身退。不過除此之外,在半年內還打算收掉其他5家門市,這是否意味著誠品不看好台灣市場未來性?還是在台灣市場經營不善?面對這些質疑,吳旻潔解釋,「今年度的關店是我們很重要的體質調整。」

誠品評估店點有三大指標:未來性、獲利性與公共性。「如果一項指標都沒辦法達成的店,很確定就會是今年誠品會收掉的店別。」

談到士林店、實踐店即將熄燈的決定,吳旻潔說,「 作為一個相對無感的存在也不是理想的。 」言下之意是,就是這些店點因為設施狀態、營運狀況等原因,在未來並無法呈現誠品對於未來書店的想像。

在今年下半年,還會有1~2間誠品店面陸續關閉,因此今年至少關閉8間門市。除了租約到期的店面在考慮範圍內之外,一些在百貨公司高樓層、小坪數的店別,以及比較老舊的社區店,也都在評估中。

關店不是壞事,不關店也不見得是好事;但開錯店一定是壞事,開對店才是好事, 」吳旻潔說。

接下來,對誠品生活來說,該如何淘汰掉與未來發展方向不同的店別,是最重要的功課。「我們應該要果斷去割捨,符合未來全通路佈局的店別,我們也會積極佈局,」吳旻潔說。

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吳旻潔表示,今年度總計將關閉約8間誠品分店,是一次誠品的體質調整。
圖/ 蔡仁譯攝影

明年用力開新店,誠品有意回歸台東、士林

在今年用力關店、調整完體質之後,在明年誠品也要用力開新店。

近3年來,誠品生活開始積極投入POS與CRM系統整合,也重新架設新的電子商務網站,預計12月上線新的電商平台,提供24小時到貨,未來將聚焦經營全通路,至於能否配合線上佈局,成為誠品評估線下拓點的考量因素。

接下來結合全通路策略,誠品生活會開始有能力、有機會在比較小的社區、縣市展店, 」吳旻潔說,透過這一波疫情,誠品也觀察到社區店以及中南部的店別,受到的衝擊較小,因此未來展店計畫也會以此方向開展。

另外,在老舊的社區店型關閉的同時,其實誠品也正在物色新的社區店型適合的店址。

像是已關閉的台東店,停止經營的主因是建物老舊,除非政府投入大量資金維修機電、殘障設施等建設,否則並不符合誠品展望未來10年希望發展的店型方向。不過,其實誠品依然有在台東發展的意圖,目前誠品生活團隊也陸續在與台東許多民間藝文機構接洽,討論未來合作的可能性。

吳旻潔透露,儘管士林店已宣布歇業,但未來展店還是很有機會回到士林商圈。也因為開始有了展店規劃,因此吳旻潔並不會因為關店而擔心,「因為看得見未來,就不怕現在做這些調整。」

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #誠品
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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