品牌利用跨境電商擴展業務、翻轉未來
品牌利用跨境電商擴展業務、翻轉未來
2021.08.10 | 新零售

夏日午後,一張張被膠膜完整覆蓋的雙人床墊,正進行真空處理,讓厚度只剩下原本的十分之一,再經過機器捲成圓筒狀後,放入規格化的盒子裡,直接上貨櫃車,就要送到美國買家的手中。現在各國買家只要透過網路平台就能自由選擇要購買的品項及店家,這就是「跨境電商」最大的魅力。

一、什麼是跨境電商

跨境電商泛指買賣雙方跨越國境限制,透過電商平台或自營電商網站,於兩個不同的國家進行交易,主要的營業模式有B2B及B2C兩種,另外也有B2B2C或D2C等。最簡單的說法,就是「發生交易的地點在網路上」,在本質上,它是一種國際貿易,賣家不必到海外設點,就可以直接將商品賣到其他國家。

二、跨境電商的好處

它最大的好處,就是能讓世界各地的買賣雙方突破時間及空間的限制、隨時輕鬆地完成交易,雙方有了直接對接的平台,自然就簡化中間商的角色和成本,以往要經過好幾手的傳遞、造成交易資訊的延遞速度相當緩慢而不透明,現在透過平台就能聯繫,大大降低從事國際貿易的門檻。

三、台灣業者的機會及考量

2020年至今的疫情,讓許多人改變原先的消費習慣,全球電商產業當年度銷售成長達27.6%,金額約4.28兆美元,至於銷售的成長幅度,以拉丁美洲為第一名,美國次之,中歐及東歐位居第三。

既然市場這麼熱、國際展覽又受到疫情不得不取消的情況下,「秩宇2021跨境電商白皮書」提及,有46%台灣中小企業認為國內銷售市場飽和、82%認為海外消費市場龐大,而62%更認為疫情後消費模式轉變是絕佳的進入時機。雖然大家都想放眼全球,然目前台灣150萬家中小企業中,有從事國際外銷且經營跨境電商僅佔2.38%。

如果資本足夠、品牌線齊全,賣方可以在境外建立自營電商網站,但成本及技術較高;中小型或產品種類較小的品牌,則適合在跨境平台上開設商店,以減少網站建置、金流及物流的串接工作,用最快的速度及較低的成本去試水溫,但無論是自營電商或是利用跨境平台,如何針對當地市場做在地化的網路行銷,都是大學問。

從台灣「出發」,最重要的莫過選擇正確的目標市場,這部分要確定商品需求及競爭環境。若是服裝產業,在版型上,進軍東南亞就不像進軍歐洲要改版型;若是戶外運動用品,進軍歐美就比較適合。

四、選擇合適的跨境平台

因為現在選擇性較多,許多賣家會考慮用電商通路平台當進軍的第一步。一般剛入門的賣家一般會有三個選擇。

第一個是亞馬遜(Amazon),在全球一共擁有16個站別,且擁有自己的倉儲及物流服務,當賣家發貨到亞馬遜倉庫後,就毋須煩惱後續包或及出貨問題,讓賣家無後顧之憂。

第二個則是在全球有27個站別的eBay,在紐奧地區使用人口甚至高於亞馬遜,但需要賣家自行發貨、第三方物流運送,比較有機會遇到送貨不穩定的疑慮。

第三個則是全球速賣通(AliExpress),以新興市場為主要客群,目前已經在俄羅斯及巴西非常受歡迎,對台灣賣家來說,能用中文介面操作是最大的優勢。

此外,賣家若想進日本市場,目前日本樂天官方與ViewEC視宇攜手合作日本樂天台灣館,有專業營運顧問的協助,並搭配完整的即時客服系統及金流服務,對於沒有日文人才的賣家來說,是一大福音。

五、帳號開設學問大

選定平台後,如果是選擇在亞馬遜開店的賣家,接下來要決定是售在平台開店(專業賣家),或是用一般帳號進行。當然專業賣家需要負擔月費,建議商品規畫、選擇好後、預定開賣前1個月再開立;若是個人賣家,則要評估每個月大概可以銷售的商品數量,若是超過一定數量,當專業賣家可能會比較划算。

六、選品利器有法寶

帳號決定後,如何選擇產品也是一大學問。除了分析自身商品既有的特色與競爭力、找到有區別性的市場外,也能夠透過AI(人工智慧)進行,畢竟語言、國情、季節、偏好、文化各有不同,透過AI可以將多元數據整合到單一平台,而藉由AI完整數據分析,也能讓賣家選擇與客戶接觸的最佳管道、商品,並客製化溝通方式及內容,像巴西人在乎規格、德國人在乎品質,而印度人重視保固資訊,這些都能透過AI來獲取數據。

若是選擇在亞馬遜上架的賣家,就可以選擇利用Helium10的第三方市場調查軟體,協助調查市場上的產品銷量與關鍵字搜索量,在選品時就能有所依據;若是選擇全球速賣通的賣家,則能使用AMZSCOUT,賣方可以自行試用後評估。同時,如果是企業想要轉型,但不知道如何開始,無從評估時,建議找專業的代營運商服務,可以減少try and error的時間,降低人力成本和營運上的負擔。

AI_人工智慧_機器人
圖/ shutterstock

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七、注意看不見的營運成本

此外,賣家也需要考量平台操作容易度及上架難度。以日本最大的樂天(Rakuten)來說,他們要求需有日本當地銀行帳號才能開設商家,有些平台也會限制只能刷當地銀行發行的信用卡,除了語言不同之外,網站、App的操作介面每家都不一樣,站內廣告的重視程度、商品搜尋引擎的策略也各不相同,賣家在執行時,也要考慮這樣看不見的成本。

八、行銷策略影響能見度

除了以上這些點需要考量外,網路行銷更是重中之重,要認消費者看見、認識、信任並購買,需要好好的經營,除了透過當地新聞媒體、網紅口碑行銷、文案撰寫之外,也可以經營社群媒體和潛在消費者互動,而在平台下固定版位廣告,透過SEO關鍵字優化、下關鍵字競價廣告,也是不可或缺的手段,但這部分牽扯到每個平台的演算方式,各有不同的權重比率,也是賣方需要斟酌考慮的地方。

跨境電商打破時空限制、降低中間成本、提高資訊傳遞效率及透明度,增加許多賣方的業績及能見度,但在行銷時,未來如何增加線上線下的互動、提升消費者體驗,也是賣家需要努力的方向。

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不過預計2021年經營跨境電商的廠商數會成長4成,而銷售營業額也可望再成長18%。至於電商產業出口中,則以3C周邊用品、汽車配件、戶外與運動用品、手工具及玩具為大宗。

但在經營通路、品牌形象、顧客忠誠度、行銷活動、掌握消費行為、營運流程與服務上,都考驗著企業的應變能力及靈活度。

對台灣中小企業來說,不諳電商、專業電商人才招募不易、資金不足或缺乏資金來源,以及對物流、稅務等外貿專業知識不足,都是最明顯的「痛點」。

跨境電商打破時空限制、降低中間成本、提高資訊傳遞效率及透明度,增加許多台灣中小企業的業績及能見度,但在決定進軍海外國家前,也要先做好十足的市場調查及用戶分析,了解當地的風俗民情及購物習慣,並善用當地方言,選擇對的平台搭配「精準行銷」,才有成功的機會。

責任編輯:林佳葦、陳建鈞

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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。」

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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。

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