阿物科技轉型AI服務商,3種引擎助店家精準尋客!下一步進攻日本市場
阿物科技轉型AI服務商,3種引擎助店家精準尋客!下一步進攻日本市場

「我們站在浪潮上,而且停不下來。」阿物科技(awoo)的創辦人暨執行長林思吾在記者會上說,他口中的浪潮,是AI(人工智慧)與MarTech密切結合的未來。

阿物科技於25日舉辦品牌再造記者會。2015年創立,過往專注在SEO(搜尋引擎優化)的阿物科技,現在將以AI(人工智慧)科技服務商新面貌,鎖定新零售(包含實體零售、電商)產業,協助客戶利用AI與MarTech解決方案,搶攻虛實整合的商機。

從SEO顧問到MarTech科技服務商

最初阿物科技以SEO顧問服務為核心,提供SEO健檢工具協助企業網站提升搜尋體驗。在協助企業優化SEO的同時,也觀察到客戶對於MarTech領域的需求,阿物科技的服務項目趁勢從SEO拓展至行銷科技。

更進一步,阿物科技於2018年成立AI lab,切進AI領域進一步轉型為科技服務商,開發、設計一系列MarTech整合解決方案。

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圖/ awoo

延伸閱讀:台灣第一張MarTech地圖來了!蒐羅百間廠商,行銷人愛用的6大類工具一次看

迎來品牌再造,阿物科技端出「All in One」MarTech平台,在平台上囊括數十種工具模組,提供企業新零售的各種解決方案。

這數十種工具圍繞著阿物科技的3種引擎:流量成長引擎、推薦引擎以及再行銷引擎,是由阿物科技的AI Lab中15位專職AI數據科學家,全力投入開發的成果。

以推薦引擎為例,「在電商頁面上推薦顧客更多商品,聽起來很阿呆,為什麼大家都不做?」林思吾說,「因為沒有這麼簡單。」他舉例,阿物科技可以透過顧客消費明細,知道某個人過去兩年買了四雙鞋,「而且是NIKE、白色、慢跑鞋,再依此去推薦他新產品。」

而這也跟「後Cookies時代」有關係,因為要從顧客本身取得資料的難度愈來愈高,「過去我們追蹤個人、用來理解顧客的基礎被打破了,但我們是透過商品特徵去理解用戶特徵,跟過去的MarTech有很大的不同。」林思吾說。

投資人來自矽谷、目標市場日韓,B輪募資籌備中

除此之外,阿物科技也積極與產業夥伴進行結盟,致力實現MarTech平台生態系藍圖。

阿物科技MarTech生態系
包含91App、Shopify在內,都與阿物科技有數據上的直接連結。
圖/ 阿物科技

在台灣,阿物科技目前與開店系統平台商91APP完成產品與技術整合,也將於6月完成與日本最大開店平台MakeShop完成技術整合。未來台灣與日本電商經營者將可擁有「系統免導入」與「數據不斷鏈」兩大優勢,「過去很多品牌使用了很多MarTech、開店平台的服務,數據就散落在各地,利用生態系結盟,可以有效地把所有人手中的數據串接起來。」林思吾說。

而2017年起,阿物科技就獲得多位知名軟體投資家與企業家連續投資,除詹宏志之外,其包含Netscape共同創辦人沙正治、美國上市公司Ellie Mae共同創辦人胡立民、半導體公司IDT創辦人邱俊邦等,累計投資金額超過500萬美元(約為1.5億元新台幣),且在東京、嘉義與台北皆設有營運據點,日本是阿物科技主力瞄準的市場。

「日本市場是我們的10倍大,但線下購物太方便,讓電商的滲透率還有很大的成長空間,對新創的成長來說是很性感的市場。」林思吾說,「我們這世代的創業者,不斷思考台灣在世界地圖上的定位,透過創業我希望把世界帶進台灣,在促使AI商業化過程,期許阿物扮演重要的推手。」

責任編輯:錢玉紘

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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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