這一行 幫企業找到新出路
這一行 幫企業找到新出路
2004.01.01 | 人物

不管是路邊攤,還是有規模的企業,做生意的第一準則就是︰哪裡有人潮,就往哪裡去! eBay所開創出的全新交易環境,顯然是個企業不得不注意的新戰場。
在網路上交易的不止是個人使用過的便宜二手貨,大品牌早就跟進,把能以低價供應的滯銷庫存品,拿到eBay舉辦歲末大拍賣。像是摩托羅拉(Motorola)、英特爾(Intel),甚至實體零售業者威名百貨(Wal-Mart),現在都得透過eBay平台來做生意。2002年度交易金額最高的eBay賣家,正是摩托羅拉成立的批發專區(代號motorolawholesale),每個月挑3天來拍賣庫存的手機和其他通訊產品,其中部分是故障修復機。

出名的企業變成務實的企業

即便eBay收取每月開店費約350美元、每樣商品上架費17美元和成交金額5.25%的手續費(台灣是少數仍未收費的eBay全球分站,詳細收費規定請參考www.ebay.com),算起來仍然租個店面、雇幾個銷售員來得成本低廉,所以連以直銷模式聞名的戴爾電腦(Dell),也樂此不疲地在eBay上出清存貨。
如同所有的網路銷售法則,受歡迎的eBay競標品分兩類,要不是價格低到跳樓,就得屬於稀有的利基商品,這項特質也讓eBay成為另類的新品上市發表會場地。
日產汽車(Nissan)就非常瞭解個中奧妙,2002年日產為了重新推出已停產7年的350Z跑車,規畫了一個聰明的上市行銷計畫,日產拿出價值百萬台幣的第一台復刻跑車到eBay上拍賣,不僅以近原價3倍的台幣320萬元結標,還賺到美國CNN電視台和洛杉磯時報的新聞版面。
在1999年,那個網路與電子商務風起雲湧的年代,所有企業都體認到,缺乏效率的企業,都將消失在數位時代的浪潮下,幾年過去,網路經濟雖然面臨重大的轉型修正,但對於效率的競爭要求,卻有增無減,企業體認到,與其耗時費力經營本身的網路交易架構,不如直接加入已成形交易的環境來得的更有效率。
「我們在eBay的客戶群中,25%的比例是新客戶,」昇陽電腦電子商務經理魯伯洛斯基(Alex Rublowsky)指出,電子商務最困難的就是,如何讓消費者願意造訪,並願意停下來交易,「eBay做到了!」

**讓沒有效率的企業變得更有效率

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同樣位在矽谷的視算科技(SGI)也有類似的經驗。「我們拿了50台已經準備停產的顯示器在平台上販賣,原本標價995美元,沒想到最後居然以1100美元賣出!」顯示器部門經理史瓦伯(James Schwabe)說,eBay平台威力可見一斑。
eBay執行長惠特曼(Meg Whitman)指出,「eBay要讓沒有效率的企業及通路變得更有效率。」而這句話背後的意涵是:不加入eBay,就有可能面臨被對手幹掉的危機!
eBay交易的根本特性之一是訊息的透明化,消費者比價的通道四通八達,以通路與品牌見長的經濟體的優勢逐漸被破壞,壟斷的通路不再是王,發言權逐漸回到供應商的身上。一方面破壞了傳統交易模式,但也促成了新價值鏈的出現。

**讓從未出現的商機紛紛露臉

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例如《Starting an eBay Business for Dummies》(第一次搞網拍就上手)這類的大眾化書籍在市場上大發利市。以幫助網路拍賣的新興顧問業也孕育而生,eBay估計,散落在美國各地所謂「交易顧問」(trading assistant)約有數萬人之譜。而腦筋動得快的業者,甚至開起實體的委託行(drop-off stores),專門幫想拍賣物品而不想守住電腦與網路的客戶服務。
一家成立於加州聖卡羅思的公司AuctionDrop已經跟創投募得300萬美元資金,準備在舊金山一帶大張旗鼓。
而1999年在美國成立的流動資產公司(liquidity),則是以整批進貨的方式壓低成本,提供專業賣家的便宜貨源,其中有過半的客戶都擁有一個共同身分:他們都是eBay賣家。
「要賺取100%的利潤也是常有的事。」待過惠普和通用汽車的副總裁哈隆(Asad Haroon)說,在他們的客戶中,就有人以平均單價90元美買進的過季電腦軟體,最後在eBay以2400元賣出,即使是行情最差的一筆成交記錄,也高達340元。靠著eBay賣家的支持,流動資產公司2002年也創造出13.6億美元營收。
台灣也出現類似的企業。以開發eBay應用介面、協助中小企業打理庫存資料庫和網頁內容的軟體商「愛秀網」,就是搭上這班列車的行動者之一。創辦人周漢倫,4年前本來是個賣記憶卡的通路商,「當我發現客戶和供應商全都跑到eBay上,跳過我進行網路拍賣交易,我知道公司一定要轉型,」周漢倫直說,「eBay創造商機的力量實在太強大了!」
然而,面對這樣一個新的環境,企業還是得仔細考量通路策略。分析知名品牌發起的網路拍賣行為,商品類型集中在產品生命週期的兩端,即前端新上市的稀有產品,和後端回收或停產的低價庫存品,以避免和實體通路衝突。
尋找、發現、再生產,eBay讓人接觸到有效率的市場,進而也從中累積出財富的力量,eBay影響力很大,但道理也就是這麼簡單。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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