為什麼我經營的網站營收都不好?老司機給你5招診斷建議
為什麼我經營的網站營收都不好?老司機給你5招診斷建議

現在關於電商經營的討論,有一大塊著重於「流量」的經營,主要是因為網路商店不像實體店面有「過路客」,幾乎以“直客”為主,流量等於人流,以行銷漏斗來看自然是基數人流越多越好。流量通常來源有四種:直接流量、搜尋流量、廣告流量、推薦流量,比較健康的狀態是非付費流量與付費流量的比例約是7:3,不至於過度依賴付費流量避免萬一廣吿效果差就面臨斷炊之危機,也不要有單獨押寶的狀況存在。而推薦流量相對佔比不會太多,包含了當紅的網紅行銷和社群經營,甚至是公關議題操作,導流效果不見得比其他流量好、也不夠穩定,但重點是SEO佈局,提高『搜索流量』,也因此,如何運用廣告和其他行銷方法,促進網站流量,成為了當紅討論。

行銷廣告的效益,很大一塊建立在根本的生意本質上,把基本功做好才能打造反脆弱企業體質,基礎建設做好才有未來可能性,也是遇到瓶頸的突破方法。總不可能體質不好,卻想靠著補藥都能身強體壯,是同樣的道理。多年的經營與管理經驗,我歸納電商基本功有五項,每項都是扎實的地基:

1. 商品力

如何定義、包裝商品,選擇適當的市場定位。這是生意的根源,特別在電商更甚於實體,拆成三個面向來討論,

(1)商品本身與目標客群的對應性,商品適合什麼樣特性和需求的消費者。這邊有兩個思考方向,讓消費者自己來找適合的商品(直接/搜尋流量),及想辦法讓消費者知道有適合他的商品(廣告流量)。

(2) 目標客群的選擇,這關係到行銷廣告主軸的設定。檢驗目標客群選擇的正確可能性有許多方式,例如STP分析,以科學理論為基礎加上實務驗證,不要以「感覺」、「我認為」做出發帶來偏頗可能的危險。

行銷人員必知
圖/ 經理人

(3)行銷活動與商品組合,價格跟優惠的搭配。低價不能是慣性,不然只會淪為被比價的選項之一而已,適切的行銷活動策略,除了業績營收的考量,更要以本身的商品和企業目標為主要出發點。後端營運需要有商品管理作為後盾,這樣才快速比較行銷方法與商品銷售之間的關聯績效,也能讓出貨流程有效率。

2. 轉換率

轉換率是什麼?轉換率(Conversion Rate, 簡寫為CVR)是指「完成目標行為的訪客」佔「全部訪客」的比例。電商銷售營收由三者組合:訪客數、轉換率、客單價,三者數值在正面基準點上,任何一個數值的提升都能帶動整體營收,其中以『轉換率』更為重要,就像是實體百貨公司所在意的「提袋率」。轉換率的標準沒有一定,會依照產業別、國家文化、毛利獲利差異,甚至連線裝置(手機、平板、桌機等等)而有所不同,但是我們可以把握自己網站影響銷售的五大因素:網站瀏覽品質、商品頁是否清楚明確瀏覽舒暢、行銷優惠活動、結帳環節流暢、客服服務支援等。

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3. 購物體驗

現代人被太多爭奪注意力的事物所搶,現在每個人一天平均會接觸到1,500個廣告,電商經營的商業思維必定要改變,切勿將經營重點放在廣告導流,把握消費者越來越對購物體驗的重視,從消費者旅程到消費體驗每個環節花心思優化,才會是勝負關鍵。

最常見的購物體驗三項容易產生客訴的環節:訂單處理速度、例外狀況處理、消費爭議處理,在在都是基礎該做好的事情,特別提醒銷售與客服是電商重要營收支柱,都需要有專門的團隊經營。

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圖/ mrmohock via shutterstock

4. 會員經營

在我長期實際經營狀況觀察到,未來的電商,重點是經營「使用者」不再是經營會員,這裡的「會員」定義為來網站曾經購買過一次以上的使用者(消費者)。為什麼呢?現在的網站經營會員,常常把願意提供資料加入網站會員任何人與購買過的消費者都作為數據基底來經營,而這樣的方式其實無法分辨出這些人真正為何而來、購買決策動機是什麼。將注意力放在已經購買過的消費者身上,放大探尋消費決策洞察與路徑分析精準度。

找尋新客固然重要,但別忘了以成本和效益來看,讓消費者消費滿意又記得回來,也會降低廣告成本,才是投資報酬率最高的經營要點。電商企業主該注意的是:如何獎勵消費循環、回購與口碑分享、客戶關係管理和建立評價機制管理購物體驗。

台灣電商的評價機制做得比較輕一點,除了蝦皮有半推拉的教育消費者留下評價回饋,多數其他網站只是有做到但沒有到重視程度,評價機制至少有這五個面向要調查消費體驗:商品資訊、客服回應、物流貨態、評價反饋、退款時效。如果想知道如何執行卻不得要領,歡迎聯繫我討論,或之後再寫一篇文章分享。

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5. 資訊系統工具判別與使用

從前端銷售,到後端營運支援和經營管理,都有許多不同的系統可以運用。我觀察到市面上大家容易因為某個當紅議題的倡導,或者是頭痛醫頭、腳痛醫腳的快速止痛需求,就分開導入不同的資訊系統,不一定對營運流程能有效地幫助,有時還會增加工作負擔。怎麼解呢?很簡單,以「科技是為了讓我們更方便更有效率的工作」去試想導入系統後的作業流程,是否能有改善優化的協助,是否能降低人工成本,如果答案是YES,出錯機率不大。並不一定什麼資訊系統都要導入,才是會有效提升營運績效。以電商銷售循環為例,目前是人工成本最高,或業績最高的部分,將會是優先思考如何以資訊系統提升績效的起始點。

電商銷售循環-Leon的電商人生
圖/ Leon的電商人生

基本功做到幾分,是看企業組織狀況、所在產業結構,選擇經營品牌電商或通路電商,各自要調整的東西大不同。因此沒有標準答案,關係於企業主要認知到:想做什麼?要幹嘛?在哪個階段?再再都是變數。將過往經驗分享出來,就是希望能幫助到沒有意識到這些經營課題的電商企業主思考。如果你有任何電商經營問題,歡迎與我討論。

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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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
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

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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