經營電商先想好賣甚麼、哪裡賣!構築創業夢,你準備好了嗎?
經營電商先想好賣甚麼、哪裡賣!構築創業夢,你準備好了嗎?

在現代,如果你有創業夢,第一個想到的可能就會是在網路上經營一家自己的電商,即便第一步還不能成為一個獨立的品牌,但批個東西到網路上賣賣、賺賺差價,也算是創業的開始。

但具體而言,當問到怎麼開設自己的店鋪,就是一個大哉問了。這個問題,最重要的答案有兩個層次,第一是What:要賣什麼,第二個是Where:要在哪裡賣。

What:第一次開店,要賣什麼?

一般而言,會想要開立電商,販賣產品的人分為兩類:第一類是已經有很明確的方向,例如自己研發了某項產品或代理了國外的商品,想為這些東西找一個舞台銷售出去,對這群人而言,第一個問題不是問題。但大多數想要經營電商的人,可能會比較偏向第二類,想嘗試開店鋪賣東西,並期待經營電商可以是很好的賺錢管道,但對於要賣什麼比較沒有想法。

針對第二類人,下面有幾個方向可以參考:

1.需求最多的產品

很多人可能會認為,如果想要在電商市場闖出自己的一片天,就要避免去爭太熱門的品項,畢竟需求多競爭就多,甚至已經有經營很久的對手在其中,剛起步的店家根本無法匹敵,因此找一些小眾的產品才是好選擇。

然而,這個想法是錯的。

如果你是剛起步的小電商,要有一個認知:一開始,你的曝光度會很小。在已經很少人看到你的情況下,你又賣很少人會感興趣的產品,基本上是自討苦吃。因此,如果你對要賣什麼沒想法,最安全的就是去找需求最多的產品來賣,例如日用品、美妝品、衣著等,的確競爭很大,但寧願競爭對手多,你的店舖都還可以慢慢磨練,提高競爭度,也不要一開始就選了一個限制很多的市場,再怎麼努力的極限也就在那邊。

美妝
對於剛起步的電商來說,盡量販售需求度高的商品,雖然競爭者多,但是曝光度也會提高。
圖/ Shutterstock

2.會不斷回購的產品

這個概念和第一點有些相像。如果可以讓顧客不斷地在你的商店消費,對電商而言是有利無害的。一方面,若回頭客高,對一個店鋪的長遠發展而言是助力。當回頭客可以支撐起整個店鋪的營收時,就不用再一直透過廣告等爭取曝光,吸引新客源,也可以將省下的成本回饋給舊顧客,以鞏固他們的忠誠度,對電商而言是好的發展。

因此,在商品選擇上,可選擇高消耗性,在短時間內又會產生需求的產品。例如若是數位相機和電池比,電池就會是更適合的品項,電池需要定時更換,並且用途也更廣,但一台相機可能可以用上十年;若是一台除毛機和去角質霜,去角質霜就會比除毛機更適合,原因同上。

3.最新趨勢的產品

去觀察中國如阿里巴巴、京東或歐美如亞馬遜、eBay等大型電商最近都在流行什麼,而其中的這些產品是否也有日後會在台灣流行的可能性。然而,這其實非常考驗你的洞察和判斷力,畢竟一個在歐美國家火紅的產品,在亞洲國家不一定紅得起來;同理,在中國很受歡迎的品牌,台灣人可能完全不買單。因此,雖說趁早打入趨勢市場很重要,但並不是指現在流行什麼就去做,而應該經過審慎的評估和觀察再行動。

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許多產品都會販售補充包,目的之一就是希望客人回購相同產品。同理,如果可以讓顧客不斷地在你的商店消費,對電商而言是有利無害的。
圖/ Kamil Macniak via shutterstock

上面只是提供各位幾個可以參考的方向,但具體來說要賣什麼,請問自己這個問題:

你對什麼產品有熱情?

我始終認為,賣自己喜歡的東西,才是最好走的路。這不是說不能賣你沒興趣的品項,但如果你對自己要賣的東西完全沒有興趣,基本上很難賣得好。電商是個非常快速變化的產業,在網路上,每一秒流行的東西都在改變,消費者今天對這個產品有興趣,明天可能又會被另一個產品吸引,因此掌握潮流並因應變化是電商業者重要的功課。

如果你今天是賣保養品的店家,你勢必得要了解現在的消費者對哪些保養成分特別有感,或者,隨著天氣的變化,哪類的保養品在哪個時期會特別受歡迎。假使你是個對保養毫無興趣的人,自然不能站在受眾的角度了解產品的優勢和缺點是什麼,又怎麼去挖掘好的產品,並把這些產品分享給消費者呢?

Where:第一次開店,要在哪裡賣?

除非一開始就投入一定的資金,想要建立一間大品牌,那麼直接建立官網是一條路,若在一開始只是想當副業,試試水溫,其實在初期,利用蝦皮等電商平台就可以了。

至於要選擇哪個電商平台,也要看品牌和商品的屬性,如果是走精緻、文青路線的商品,比起在蝦皮上架,Pinkoi會是更好的選擇。平台原先的風格決定了受眾的輪廓,而找到與自己的商品受眾輪廓相近的平台上架,無論是建立客群或曝光,都可以達到更事半功倍的效果。

woman holding i-phone with icons of shopee; E-comm
蝦皮等電商平台,是許多初期創業者會選擇的銷售管道。
圖/ shutterstock

無論是建立官網或上架在原有的電商平台,不可或缺的仍是搭配社群或廣告做曝光。在初期可以透過下社群廣告,結合優惠等方式,增加曝光度的同時也吸引第一批顧客。而這第一批顧客,不是買完就好,對品牌而言,最重要的是搜集他們的評價,好的可以留下來作為吸引第二批、第三批顧客的引子,若有相關建議也可以作為優化品牌的方向。

更重要的是,藉由這一批顧客做口碑,將品牌和產品傳散給更多人,例如可以利用推薦回饋金制度,讓顧客主動將品牌分享給身邊的人。

人人都說萬事起頭難,的確,在經營電商的開始,光是決定要賣什麼、在哪裡賣,這些前置作業的市場調查和研究,就要花上許多功夫。但也唯有全面了解產業,才能找到最適合自己走的路。本篇文雖只是粗略地提供一些決定的方向,仍希望可以帶給正在苦惱的大家一些幫助。

責任編輯:吳佩臻、陳建鈞

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關鍵字: #創業 #電商
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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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