拚雙11後買氣不退！東森購物三大策略，用自營商品、集團力量吸回購|數位時代 BusinessNext

拚雙11後買氣不退！東森購物三大策略，用自營商品、集團力量吸回購

面對即將到來的雙11電商大檔，東森購物不但希望能夠突破往年的單日業績記錄，還要靠這三招，讓往後每月營業額維持在11月的水準。

策略一：推自營品牌，用快銷品綁住消費者日常生活

要吸引消費者購物，品項夠多、夠豐富是首要條件。

目前，在東森購物站上約有50萬品項數，楊俊元認為，不僅要持續增加商品的數量，同時提升質量也很重要。他認為，「自營商品『東森嚴選』的商品，就是我們導客的武器。」

在雙11檔期中，在每個電商平台上能帶來最多營業額的，不外乎是iPhone、iPad、冰箱、吸塵器這些高單價的3C家電品項。「但是iPhone不會回購，」楊俊元認為，要創造回購，勢必要靠高品質的日用品。

正因如此，東森購物從今年開始擴大經營自營品牌「東森嚴選」，與台灣各大廠商聯手，推出東森聯名的洗衣精、洗碗精、衛生紙等等快銷品項。

「我覺得快銷品每天都會用到，能跟消費者的生活產生連結，進而產生回購。」在今年還沒到雙11，東森自營品牌的營業額已破億。未來還希望用自營商品來經營顧客的黏著度。

策略二：串接草莓網API，擴充3萬項美妝商品

另外，東森購物在2018年初收購了來自香港的美妝垂直電商草莓網。在2019年一到六月的累積營收則成長227%，來到14.4億元，約占東森購物總營收的15%。目前東森的所有海外業務，都已歸納到草莓網旗下營運，今年預估能比去年再成長30%。

在過去兩年，草莓網已經有與東森購物合作橫幅廣告導購，在今年9月則加深合作，串連商品API。如此一來，等於直接把草莓網上的800個美妝品牌、共3萬品項商品，直接上架到東森購物站上。

策略三：傾集團之力，加大宣傳力道

東森購物旗下除了有電視、網路、型錄、MOD這些線上通路，同時也經營東森自然美、東森寵物雲、東森房屋等等線下通路。這些東森集團中不同的業務，也都是東森購物在雙11期間擴大宣傳力道的武器。

除了各購物平台之間的廣告行銷合作之外，像是東森集團旗下的廣告公司分眾傳媒，承包了約9成的台北捷運廣告營運權，以及眾多辦公大樓電梯前的廣告投放螢幕。這些廣告版位，也都是東森購物在雙11，以及未來持續創造回購的重要宣傳通路。

責任編輯：蕭閔云

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。