專為初學者的訂閱制App！新創Swipe用什麼技術結合線上與線下舞蹈教學？|數位時代 BusinessNext

「我不知道博恩、拜登是誰，我超不數位的。」Swipe創辦人陳柏均笑著說，但正是這樣一位「不數位」的舞者，現在正致力於於推動舞蹈產業的數位轉型。

疫情當前，跳舞也面臨數位轉型浪潮

2020年新冠疫情衝擊之下，幾乎所有產業都得面對數位轉型的浪潮，舞蹈也不例外。除了活動、表演與比賽外，受到最大影響的莫過於實體教室了。以教室作為舞蹈教學的載體是個行之有年的教學模式，然而十個人在一間教室裡跳舞，當前環境中似乎並不妥當。

「去年有整整一個月教室都無法正常運作，我們完全嚇到了。」柏均說，疫情讓他們的舞蹈工作室 HRC 開始思考，線上舞蹈教學到底可以怎麼做。

柏均找來HRC舞蹈工作室的視覺統籌兼活動執行Rino一起商討，他們在三月份時首先到線上課程平台試試水溫。雖然得到了200位學生的回響，但是他們發現這些學生普遍是初次接觸舞蹈的零基礎狀況，純靜態的影片教學並不能讓他們有良好的學習效果，影片製作成本也高；另一方面，他們也注意到實體教室解禁後天天上演「大爆滿」的戲碼，流動率卻很高，因為學生普遍沒辦法固定來上課，或是因為「跟不上、沒自信」而逐漸退出。

後來，線上舞蹈教學的事情被柏均妻子的弟弟Allen知道了，本身也有舞蹈背景的他決定發揮技術專才來幫助柏均，並另外找來了自己過去的工作夥伴曹凱閔協助產品推廣，Swipe 核心團隊終於到位，並於 2020 年 12 月成立，打造以手機為主體的肢體開發動態教學app：Swipe。

跳舞終究是動態社交，Swipe如何克服這個難點？

「大多數的人找舞蹈教學影片，不是YouTube、TikTok就是Instagram，但是這些平台卻是靜態的。」凱閔解釋，這些影片只是把老師的一整段舞蹈動作秀出來，學生很難比對自己的動作是否正確，對初學者來說門檻太高，而且要回看動作還要拉時間條，並不方便；如果要詳細地以字幕講解動作，以過去他們在線上課程平台的經驗，那將會耗費過多的時間在拍攝影片上。

為了幫助舞蹈初學者，並有效地產出高品質內容，Swipe有以下策略：

1. 拆解舞蹈基礎動作

Swipe 的影片是為了初學者設計，因此以基本動作為核心設計影片，每堂課不超過15分鐘。

2. 鏡像功能（左右相反）

在舞蹈教室只要與老師同方向，看著鏡子跳也不會有左右相反的問題，但是在手機上則不然，因此 Swipe 特別設計鏡像功能。

3.疊影功能（對比老師動作）

此外，為了可以與老師的動作對比，還推出疊影功能，亦即只要調整透明度，就可以將自己的動作與老師比對。

Swipe 還量身打造一個能夠快速處理後製的軟體，影片上傳後，可以在後台影片設定各個教學動作的時間點與文字標題，完成不同章節的編輯，不但讓教學影片的製作時間從 8 小時大幅減短到 1 小時，對學習者來說，App 上則會呈現各個動作章節的按鈕，方便使用者選擇回看特定的教學動作。

「不過終究舞蹈是個需要社交與實體的活動，我們還是會把線上學習導回線下的教室。」凱閔說，若學生先在線上學習基礎動作，回到舞蹈教室時就可以避免「跟不上、沒自信」的狀況，可以說是對舞蹈產業數位轉型的第一步，未來也可能以此做更多的商業模式發展。

東南亞舞蹈向台灣看齊，目標國際市場

除了台灣舞蹈產業外，Swipe也瞄準國際市場，目前首選新加坡、印尼、菲律賓、泰國等東南亞國家作為前進首站，因為在舞蹈界中，台灣之於這些國家是具有領先地位的，「就好像我們會特別看日韓的舞蹈這樣的感覺。」Rino 說，因為 HRC 已經在國際舞蹈界打滾二十年之久，所以在東南亞的推廣上比較方便，希望可以找到同樣擁有舞蹈工作室或舞蹈背景的團隊作為代理。

Swipe 計畫於今年完成天使輪投資，目前除了天使放大參與，還有前台北市文化局長倪重華、知名創投律師黃沛聲、幫你優創辦人葉丙成等人投資——甚至有些也在學舞——並希望找到娛樂、音樂、教育等不同產業的策略性投資人，募得資金將會運用於海外拓展計劃上。

創業快問快答

Q：目前該服務的獲利模式為何？
A：舞蹈內容提供：訂閱制

免費：固定 3 部影片
付費 (輕量)：150 NTD/月

每月可任選 3 部付費影片
完整播放器功能

付費 (完整)：350 NTD/月

觀看所有付費影片
完整播放器功能 + 練舞房

付費（進階）：800 NTD/月

觀看所有付費影片
完整播放器功能 + 練舞房
老師 1:1 coaching"

Q：長遠來看，公司想成為一家何種類型的公司？下一步的目標是什麼？你們如何完成？
A：Swipe在初期即定位在「肢體學習與舞蹈學習平台」，不會只限定在特定舞蹈風格。Swipe 將秉持品質較高的學習內容（Professionally-generated Content；PGC），擴及到 Swing Dance（社交舞）、國標舞、踢踏舞等，較複雜的肢體學習內容（相對於健身、瑜珈、重力等），此舉將再擴散至更多垂直受眾群。Swipe 將提供平台與內容上架後台予內容合作夥伴，由合作夥伴製作並上傳後經營並分拆利潤。

Q：就目前市場狀況，您認為貴公司服務的競爭優勢為何？
A：1. 專屬舞蹈的播放器
針對肢體學習情境開發符合舞蹈學習的功能，例如多角度、疊影（同時看到老師和自己動作）、章節設計等。解決既有影音播放器功能偏靜態學習且無互動性的問題。

專注舞蹈領域內容
作為亞洲街舞文化的領導者，擁有20年以上的舞蹈教學經驗與國際連結，已受到街舞文化與學習者認同，建立內容來源（老師）的進入壁壘。專注發揮既有強項後，更能累積舞蹈教學設計經驗，擴展到更廣的肢體學習市場。
符合行動端優先
介面呈現設計以直向為主，較既有競品 (桌機或大型顯示器) 更容易觀看動作細節，並鎖定以手機學習優先的年輕目標受眾。"

團隊資訊

公司名稱：瞬間移動股份有限公司（Swipecool Inc.）
成立時間：2020/12/16
產品名稱：Swipe - 最適合你的線上舞蹈教室
上線時間：2021/3/8
團隊人數：12名
官方網站｜社群專頁｜新創資料庫

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式，也為零售業帶來新的成長機會。然而，當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運，台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示，台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距，資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策，如何將 AI 從單點工具導入，真正成為零售成長的助力，已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會，以「Where AI Meets Commerce」為主軸，邀集零售與科技業者，從流量獲取、數據應用到會員經營，探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE，也在會中宣布邁向 AI in Retail，推出官方 MCP（Model Context Protocol），進一步串聯零售數據與 AI 應用，協助品牌掌握新興 AI 流量入口，為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告：零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年，SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%，是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大！」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出，從全球市場來看，尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶，來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍，訂單量更成長 35 倍；相較之下，台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍，顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現，台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜，從多通路走向全域經營、數據與規模擴大，如何確保資料品質、打通資訊孤島，並兼顧資安與治理，成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此，SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向：首先，建立 AI Ready 數據基礎，整合分散的零售資訊，為 AI 應用做好準備；其次，深化 MCP 布局，讓品牌能依照自身需求，自主選擇並串接不同的 AI Agent；第三，成立 AI 轉型委員會，將 AI 導入內部工作流程，推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議；最後，擴大 AI 夥伴生態系，開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用，讓品牌能更靈活地組合所需工具。

「過去十年，SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變，其實都代表著品牌經營方式的改變；而下一個入口，就是 AI。」葉力維表示，當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑，品牌不能只停留在導入單一工具，更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來，能否做好 AI Ready 的準備，將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP，助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備？SHOPLINE 產品副總賴哲文指出：「人、貨、場的接觸點沒有改變，改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景，消費者、員工與企業的角色也隨之改變：做決定的是消費者，當消費者問 AI「我該買哪個品牌」，品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰；執行的是員工，員工則可將部分執行工作交由 AI 處理，將更多精力投入判斷與決策；做判斷的是企業，AI 能否提供可靠的洞察與建議，關鍵仍在於數據品質，以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦，品牌經營也必須從傳統 SEO，進一步走向 AIEO（AI Engine Optimization），讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性，才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此，SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構：以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據；透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接；再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent，逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時，SHOPLINE 也透過第一方數據歸因，改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題，讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

在工具應用上，SHOPLINE 推出官方 MCP，涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills，搭配 MCP Tool 的後台相關能力，進一步產出數據洞察報表與執行建議，讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全，SHOPLINE 也設下三道防護機制，包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取，以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調，當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運，品牌不只要讓 AI 看得懂商品，更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外，SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈，邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技，以及女性高效身體保養品牌 HYPHY，攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據，提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大，轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析，投放效率下滑，源於成長結構改變：影響消費者的場域更分散，找人的方式從興趣推測走向真實行為，素材也無法一套打完全場。

對此，Justar 運用 AI 結合電子發票數據，以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫，涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓（Persona），比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾，而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤，再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材，並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調，從真實種子到規模化放大，重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群，延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容，藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象，才能為品牌實現「線上找到人，線下讓他記住你」的成效。

BUNNYWORK 推 AI 營運特助，主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外，AI 也開始深入零售業的日常營運，協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出，電商營運常面臨幾大痛點：商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷，滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同，留下的利潤差很多。營收決定你做多大，營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點，BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案，目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據，BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤：根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單，並每日掃描商品銷售速度，一旦偵測到滯銷風險，即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外，AI 也幫助電商看見潛在機會：偵測到爆款潛力的商品，提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源，把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議？背後仍取決於數據基礎。周于如解釋，ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據，並即時同步多通路的商品與庫存資訊，讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌，同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎，AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會，協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

精兵團隊導入 AI，解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率，AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出，OmniSegment CDP（顧客數據平台）能整合分散的顧客資料，建立 360 度顧客輪廓，進一步支援跨渠道的精準經營；旗下導購型 AI Agent「AgentBit」，提供對話式分眾，讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾，不再需要手動設定篩選條件；商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡，自動將高相關商品推送給高潛力買家；AI 智慧分析更只需透過問答，即時分析品牌檔期成效與提供優化建議，並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘，大幅提升行銷團隊協作效率，並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播，協助品牌更有效地觸及目標客群。

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享，品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群，希望在規模化經營的同時，仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後，團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群，並取得具體的行銷優化建議，降低操作門檻。以單檔活動為例，LINE 發送量僅為原先的 15%，點擊率卻提升 227%，EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍，展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌，林又立也分享了務實的做法：「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬，先踏出第一步，把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型，不如從具體的營運需求出發，逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲，葉力維也提醒，品牌導入 AI 前，應先盤點內部工作流程，找出真正影響效率與成效的瓶頸，再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上，才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI，先解決實際問題，才能讓技術真正轉化為營運成果。