Dcard每月1,800萬訪客當靠山!好物研究室緊抓開箱文風潮,揭開變現心法
Dcard每月1,800萬訪客當靠山!好物研究室緊抓開箱文風潮,揭開變現心法
2022.06.28 | 新零售

當你手握每月1,800萬以上不重複訪客,穩坐全台Top 15的流量平台時,要如何變現?

這是2011年創立、台灣最大的匿名論壇Dcard在思考的問題。他們找到了幾種方式,從廣告(包含Dcard Ads)、IP(YouTube頻道與原創角色dtto friends)到社群電商平台。

其中成立約2年的電商品牌「好物研究室」已是超過50人的團隊,擁有近千家廠商進駐、年度成交金額達新台幣9位數,是Dcard在廣告之外相當看重的成長曲線。

「從阿里巴巴回台灣之後,我曾經想說再也不要做電商了」,Dcard電商經理陳宇璿(首圖)說,有時候運氣就是這麽奇妙,2018年她加入Dcard新事業部,試圖找尋新的變現管道。在嘗試過各種領域之後,好物研究室於2019年正式開始向外推廣。

採用「選品」與「審核」機制,與其他電商做出差異

有了流量之後,轉向導購、帶貨或是電商似乎是理所當然的路徑。但對Dcard來說,重點是怎麼做出差異化,如果找不到合適的切入點,就只能比拚價格、服務、商品數量等,會是一場辛苦的戰鬥。

「一開始我們在思考的是,Dcard用戶的特點是什麼?」陳宇璿說,答案是意外的是樂於分享,「我們還特別去調查超過20個用戶。促使他們分享的原因,只是純粹『我吃到不好吃的,想讓其他人避開;我用到好用的,想要讓其他人也用用看』。」

翻開Dcard流量常駐前10的美妝板,很容易就可以看到「分享」、「試色」、「請益」等主題,用戶不只分享,還會主動替他人解答疑惑,而往下拉到評論,也可以看見:「在哪裡買的」、「被燒到(激起購買慾)」等回覆。

「用戶甚至會自己揪團團購,如果由Dcard來幫用戶找商品,下單、結帳、追蹤訂單都在Dcard內完成,會不會是一件有意義的事情?」陳宇璿說,這個概念成為好物研究室的起點。

但他們沒有貿然前進,先找了一款收納用的化妝盒試水溫,因應當時Dcard美妝板很熱門的主題「看我桌上的保養品」,僅1小時的時間就灌入50張訂單,雖然不是很大的數字,卻讓團隊有了更大的信心。

好物工作照-4.jpg
好物研究室採取選品與審核制度,除了團隊主動與廠商接觸之外,想上架的廠商必須經過團隊的審核通過,基本需滿足「Dcard站上有人討論」。
圖/ Dcard

成立後的好物研究室,至今仍採用嚴格的選品與審核制度,由團隊主動出擊找尋商品,如果有意上架的廠商,則需要經過審核。「有用戶才有Dcard,如果讓所有廠商上架商品,跟其他電商沒有區別。」陳宇璿說,要通過好物研究室的審核,必須符合「在論壇內有人討論或許願」。

像是曾有挖冰勺廠商希望能上架好物研究室,但團隊回顧Dcard站內,始終沒有看到相關的討論,就算廠商數次提出要求仍無法上架;也有像是孕婦使用的「托腹帶」,原先好物研究室沒有讓這項商品上架,但陸續觀察到幾篇關於托腹帶的討論,才通過審核。

55%交易量來自「推薦文」、「開箱文」

如果僅是這樣,也與其他選品類型的電商差異不大。真正讓好物研究室不同於其他電商平台的特點,同樣建立在用戶樂於分享這項特點之上。

好物研究室
Dcard為用戶的分享文章中加入「已購買商品」的標籤。
圖/ 好物研究室

正因觀察到用戶樂於分享,好物研究室特別添加了「已購買商品」的標籤,確保用戶是真的購買過該產品才分享,陳宇璿透露,好物研究室55%的交易來自素人的推薦文。

當然有心的廠商或公關行銷公司,仍可鑽漏洞進行假分享、真業配,不過只要有流量聚集的地方,就難免會有這種狀況發生,Dcard的內容團隊也會取締這類行為。

好物研究室
手工皂品牌「陳怡安手工皂」將旗下產品線中的「洗髮餅」拆分出來,放至好物研究室販售,已售出超過2萬顆洗髮餅。
圖/ 好物研究室

也有廠商正是看上好物研究室的獨特之處。「陳怡安手工皂」團隊就認為,好物研究室開箱、寫文推薦的模式,很適合品牌的推廣,因此將旗下產品線中的「洗髮餅」拆分出來上架到好物研究室。這樣做主要也是為了符合用戶分享的特性,對於「開箱寫文」來說較單純,也更容易傳遞產品使用心得。

「第一次爆單就是素人分享在美髮板的一篇文,因為他長期要戴安全帽,針對洗髮產品做了一系列的評比」,陳怡安手工皂行銷團隊透露,好物研究室帶來的銷售量,在單一品項上超過其他電商平台2倍以上。

該品牌的創辦人陳怡安也表示,除了銷售之外,開箱文、分享文底下的回覆,也是品牌可以實際接觸到消費者的第一手消費心得。

此外,為了鼓勵用戶更積極分享,好物研究室也設有超小額補貼機制,分享商品心得的用戶可獲得新台幣30元的小獎勵、透過推薦連結購買者則可以擁有10元回饋,「用戶的分享是有意義,我們也始終感謝願意主動分享的用戶。」陳宇璿說,而未來好物研究室更加成熟時,不排除改用點數來獎勵分享者。

好物研究室的下一步:修改後台、強化與社群間的連結

2021年好物研究室的GMV(商品交易總額)突破新台幣9位數,相較2020年成長了100%,數字表現不錯,但阻礙好物研究室成長的,是小步快跑留下來、有待強化的基礎建設。

好物研究室可以視為Dcard的內部創業,在初期投入人力在用戶端的介面建置,力求購物體驗順暢。但是後台卻還相當陽春,至今銷貨、補貨、上架等電商功能,仍須仰賴廠商填寫表單與好物研究室的負責人溝通。

所以2022年的目標將會放在建立起給廠商使用的後台,解放團隊成員的時間,預計後台建立完成後,能服務的廠商數量將提升至近萬家。

另外一個目標就是強化與Dcard本站之間的連結性,更善用每月近2,000萬次不重複訪客的流量,像是更加直覺的導購連結,當Dcard內討論到什麼商品,就有商品連結可以購買。甚至是串連Dcard Ads,廠商不只可以上架,還可以付費在站內廣告推廣曝光,讓好物研究室與Dcard Ads共同成長。

背靠Dcard強大的流量,好物研究室要做到GMV成長2~3倍大概不是問題,但更期待的是Dcard以Dtto之名切入日本市場後,好物研究室的商業模式是否可以移植到日本,在更大的市場一展拳腳。

責任編輯:錢玉紘

往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

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
2026 大重啟
© 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