網購銷售額年增17%!後疫情零售怎麼做?專家拆解數位轉型4階段、3技巧
網購銷售額年增17%!後疫情零售怎麼做?專家拆解數位轉型4階段、3技巧
2021.03.24 | 新零售

回顧2020年,全世界的消費市場都受到新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情衝擊。近期許多國家的疫苗開始施打,全世界也隨之即將進入後疫情時代。

回顧過去一年的消費市場概況,「疫情改變人類的工作、學習和消費型態,而消費產業也隨著金流支付、線上線下整合及數據分析等創新工具與系統發展,帶出前所未見的商業模式,創造出了無接觸經濟的概念,」勤業眾信聯合會計師事務所消費產業負責人謝明忠觀察。

他指出,以台灣市場來看,儘管全年看起來整體經濟依然有3%的成長,但是在2020年第二季依然可以看出受到疫情影響有5.76%衰退。不過,網路購物銷售額卻一路成長,從2020年第一季達到16.86%的成長率,到第四季又再度提升到20.61%,全年看來,網路銷售額年增率達到17.5%。「可以看出消費行為已明顯改變,網購比例大幅提升。」

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在2020年,受到疫情影響的狀況下,台灣網購比例大幅提升。
圖/ 勤業眾信

疫情促進零售業轉型腳步,專家拆解4大階段、3大思考面向

面對這樣的市場轉變,實體業者無不開始加緊投入數位轉型。

勤業眾信風險諮詢服務部資深執行副總經理張益紳指出,傳統零售業者在投入數位轉型時,可以分為4個階段:數位化、數位優化、數位轉型、零時差數位戰略。

第一階段的數位化,指的是將紙本流程轉換為數位格式。第二階段的數位優化,是指運用數位科技,協助客戶體驗、組織運營的效率提升。第三階段的數位轉型,是指透過科技的方式,大改變價值的創造與傳遞方式。第四階段的零時差數位戰略,則是透過數位方式蒐集消費者資料,串聯各通路資訊達成全通路的策略,達到「消費零時差」的概念。

張益紳分析,在2020年由於受到疫情的影響,促使許多零售業者加速第三階段的數位轉型,接下來,要聚焦在第四階段的零時差戰略。要怎麼做?他指出幾點方法。

首先,要以消費者體驗作為基礎,思考消費者在一天24小時中,能如何透過線上、線下各種相關的消費場景來與品牌接觸。「客戶在哪裡、會透過什麼通路接觸到品牌,現在是非常分群的。」必須客製化互動體驗。而以往,品牌零售商往往只考慮「市場佔有率」,如今必須分為「時間佔有率」、「心智佔有率」以及「荷包佔有率」3大面向來思考。

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零時差數位戰略,是透過數位方式蒐集消費者資料,串聯各通路資訊達成全通路的策略,達到「消費零時差」概念。
圖/ 勤業眾信

做好實體、虛擬零售融合,消費者貢獻度漲3倍

以「網路開店平台」起家的91APP,近年積極協助眾多實體產業轉型全通路,推廣虛實整合(OMO,online merge offline)經營模式。

91APP資深副總經理汪君羽表示,「實體與虛擬通路都存在已久,現在我們不需要教育消費者,OMO對於消費者來說,就像是Pizza要配可樂一樣自然。」因此,零售業者要做好虛實整合,必須要去了解消費者行為。

他進一步說明,首先,實體門市店員是服務消費者的第一線,「只有店員擁抱數位工具,OMO才有可能發生。」另外,品牌服務體驗,必須要讓消費者可在虛擬、實體消費間自由流動,像是線上購買、門市取貨等等服務都要能做到。以及線上線下同步累積消費金額、紅利點數、跨通路享有會員優惠券等一致化的服務。

「要完成這件事情滿困難,必須大量溝通才可能發生,但是完成OMO效益非常大。」他以91APP服務的女裝品牌為例,在過去5年該女裝品牌積極投入OMO佈局,如今跨通路的消費者貢獻度,是單一通路(線上或線下)的2~3倍。同時,線上業績也並沒有瓜分掉線下的業績,單就實體門市看來,過去5年也依然有50%的成長。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #零售業 #91APP
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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