又一個電商購物節?解密618電商專屬購物節的由來與趨勢!
又一個電商購物節?解密618電商專屬購物節的由來與趨勢!

相信大家前幾天應該都被各大電商平台的618購物節廣告打得不要不要的吧!媲美雙11購物節,618購物節無論在規模或銷量上,都快與雙11並駕齊驅。但我們都知道雙11最早是從中國電商阿里巴巴發展,其借用的核心概念是光棍節,打造讓單身的人可以盡情購物的節日演變而來,那麼618購物節又是怎麼來的呢?本篇文章將會告訴你618購物節的由來和發展歷史,並且分析近幾年618購物節的趨勢,而電商老闆們又可以從這其中得到什麼樣的觀點呢?

618購物節歷史:和雙11一樣從B2C電商而來?

618購物節的概念,最早是源自於中國B2C的電商平台京東集團。6月18日為京東集團被創立的日子。在2009年,阿里巴巴開始雙11的操作,而後看到阿里巴巴將雙11操作得如此成功,京東集團在2010年也決定跟進,以集團的生日為主軸,創造發展出618購物節。雖名為618購物節,但其實其檔期從五月底就開始預熱,並一路延燒到六月底。和雙11一樣,不僅是「節日」,而是創造出了整個電商的促銷月。在年中的618購物節,和接近年底的雙11購物節,成為電商世界最強勢的兩個節日,並在各自發展中,影響力擴及範圍愈加廣泛。

618購物節在兩岸的趨勢?

在中國,購物節已經行之有年,隨著一年一年的發展,每年的折扣越來越多、下殺越來越低,玩法也更多樣,然而可以觀察到的是,整體電商市場對大型購物節的反應,已經漸漸地平淡了。第一是,消費者對於「划算」的定義越來越高,在以前或許8折就是讓多數消費者願意消費的價格,但現在沒有到5折,或許對消費者而言根本算不上折扣。第二,許多電商品牌,也開始思考,這樣的「價格戰」對於品牌的利益到底有什麼幫助。當消費者只追求價格,電商之間價格戰的爭奪只會成為更大的惡性循環,對於整個電商市場的長久發展其實並無助益。

shutterstock_price_value_234385096.jpg
圖/ docstockmedia via Shutterstock

與中國不同的是,台灣消費者對於「購物節」的興趣仍在上升階段,因此我們可以看到近年來台灣大型電商或品牌宣傳購物節的力道亦是越來越猛。而隨著疫情的發展,宅經濟也成為主流,日常家居、生鮮雜貨成為台灣618的銷售重點。以最大的電商平台,蝦皮舉例,過往的購物節,美妝類產品會是銷售重心,然今年,根據數據顯示食品類需求量較疫情前成長破7成、生鮮需求量成長近4倍的成長。這些數據顯示了,即便是在疫情期間,電商市場仍活躍地成長。

因此,這樣的購物節風潮在台灣還是有很大的發展空間,如果是還沒有參與過購物節的電商品牌,在往後可以趁著購物節的熱潮,推出相對應的折扣和優惠,吸引消費者。

618怎麼操作?

關於618的促銷該怎麼打,例如給予折扣券、提供免運優惠等,其間涉及電商的經營成本等,每個店家都不相同,因此在本篇文章不加以贅述。

在此,我想由「促銷」時程著手,與大家分享,一個好的折扣計畫,該經歷哪幾個時期才能完整,使銷量最大化。一般而言,會將一個促銷檔期分為三個階段,分別是:預熱期、活動期和返場期。

(一)預熱期:在預熱期間,最重要的任務是讓消費者知道促銷活動的存在,最好是讓他們在知道訊息後可以主動地記憶或追蹤優惠的時程。透過電子報的發送,或者提前在官網首頁放上醒目的提醒等,一層一層地疊加消費者的預期心理。

電子郵件 email
圖/ shutterstock

(二)活動期:顧名思義就是促銷開始的階段。在預熱期所累積的流量,在這時候就是見真章的時刻。在活動期間,又可以分割成不同的時段,以大型電商而言,多半會把最折扣的期間設定在半夜12點至2點,前後再佐以不同程度的優惠。已經有科學家研究顯示,人們睡前滑手機的時刻,是最容易有消費衝動的時候。這個時候,電商可以利用各種設計創造出「狂歡」的節慶感,又或者透過設計互動遊戲,讓消費者感到新鮮、有趣以刺激消費。

(三)返場期:當活動期已經告一段落,但消費者對於優惠活動還意猶未盡的時候,可以利用返場期做銷量的回溫。對店家來說,在活動期下單數最多,相對的棄單數也會增加,這時利用返場期的優惠將滯留的商品銷售出去,也趁機吸引沒跟上活動期的顧客上門。通常返場期會一直延續到月底,以蝦皮為例,在推出618全站免運的折扣後,623又有一波免運優惠,就是為了提供類似「第二次機會」,讓已經購買的消費者回頭購買還沒入手的「遺珠」,也藉此再促進新的消費者。

結語:不只是價格,更要考慮消費者感受

這次和大家分享了618消費節的由來和趨勢,然後如同我前面有提及的,此類的購物節,在看似銷量製造機的背後,其實有著其不利整個電商市場長久發展的隱憂。

平台促銷的常態化,必定會使消費者的購物觀越趨理性。因此,除了價格上給予優惠外,要怎麼樣為品牌和商品提供其他的價值,讓消費者認為買到不僅是錢包賺到,連心情、體驗也都有很好的感受,是電商要去思考的。這也是為什麼,越來越多電商開始強調「個人化」的系統配置,讓電商系統成為消費者的知音,在他們自己都還不知道自己需要什麼之前,就已經替他們推薦、創造了需求。這樣的思考,是比起不斷地利用價格優勢攏絡消費者,更值得發展的。

當其他店家都只著眼於當下的獲利而狂打價格戰的同時,若你的品牌站在前鋒思考更多關於銷售和電商經營的可能性,未來的時代將會更值得你期待。

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)

關鍵字: #電商
往下滑看下一篇文章
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓