【專欄】經營電商想24小時都有錢進口袋,哪些眉角要注意?
【專欄】經營電商想24小時都有錢進口袋,哪些眉角要注意?
2022.09.02 | 新零售

自2001年2月Yahoo奇摩拍賣開始服務後,台灣開始有電子商務的存在。從拍賣、網購平台到網路開店,電商也是近10年成長最耀眼的一顆星。依據經濟部統計,網路銷售額從2010年1,021億元到2021年達4,303億,且網路銷售額佔整體零售業營業額比重年增24.5%,明顯優於全體零售業營業額的年增3.3%。看似如火箭般一飛衝天的行業下,其實也有許多人鎩羽而歸,究竟想要做好電商、順利分食這塊大餅,要注意哪些點?

一、對的商品最重要

市場愈大,競爭就愈多,除非有可靠、值得信任的貨源,不然建議找冷門,或是便宜及回購率高的產品比較好。而且運費是成本當中最需要考量的一點,建議排除體積大、價格便宜又沒有競爭力的商品,以免拼命出貨也賺不到錢。

若是做不到量,「薄利多銷」也只有薄利。這四個字在現在,只有已經掌握品牌的大公司才做得到。以往是「好酒不怕巷子深」,現在則是「好酒也怕巷子深」,行銷、拼流量的費用不能省的情況下,保住「淨利」很重要。

至於商品數量的部分,選品邏輯也是學問。當一家店有上萬種產品時,有多少個客戶會有耐心全部逛完?如果要走「綜合賣場風」,除非夠便宜,不然成交機會也很渺茫。所以商品的特色及賣點非常重要,這也是在投入之時,一定要先綜合評估的要素。

此外,選擇商品時也要考量庫存的問題,進貨時最好控制在MMO(最小訂購數量訂單)的限制,若是有時效性的品項更需要注意,以免保存期限過短只能用促銷的方式解決,最後落得賠了夫人又折兵的下場。時時檢視「庫存周轉率」及「庫齡」,將存貨變成現金入袋,還能節省倉儲成本,才是上上策。

根據統計,彩妝及保養品類商品因為疫情因素,網購的比例增加最多,若有相關的背景,不妨可以考慮朝這方面切入電商市場。

專櫃彩妝.png
疫情下彩妝及保養品類商品網購的比例增加最多,也是趁勢切入電商市場的不錯選擇。
圖/ 路透社/達志影像

二、行銷流量兩手抓

無論哪一種平台,都是愈算愈精,大家想要優質又便宜的流量,已不復存在。在初期,單做內容行銷能帶來的流量及客源非常有效,但開店做生意就開始燒錢,所以廣告費用也是必要支出。在寫blog、拍影片、錄Podcast等的內容行銷還沒有起效果時,至少廣告先打出名聲,即時流量及長期穩定的流量,都不能放過。若是覺得有適合的直播主或網紅,也可以協商合作,先打響一炮。

品牌形象固然重要,但一開始要訴諸對的方向及特點,例如:產地全部MIT,或是XX專門設計。而在公司剛起步時,「起碼」先確保商品品質、不要出現負面評價最重要,客戶習慣會貨比三家,先讓利給消費者,把客戶先引進門、塑造認同感之後,再開始經營品牌、尋求顧客給予優良評分較佳。畢竟產品是一,品牌是零,沒有一,再多的零也是枉然。

此外,個人化的行銷策略、提升客戶忠誠度也很重要。根據Gartner Group的分析,「未來80%的收入都來自於20%的既有客戶」,只要客戶一但消費過,就要想辦法留住他,「回購」才是王道。無論是特別的優惠券、生日禮,或是依不同消費額度搭配的滿額贈等,客戶若是感受到「尊榮」,成為VVIP、創造LTV(顧客終身價值)也不遠了。

三、訂單配套規模化

想要賺錢,光商品好是不夠的。倉儲、物流及金流都要多元及完整,訓練有素的客服也是必須配備,唯有強大的後勤支援,才能讓客戶「基本上」滿意,甚至在未來出現爆單時,才可以有效因應N倍的訂單。

做為老闆,首要目標就是讓更多人看到商品,引流之後,就需要提高轉換率。轉換率就是「由流量變成消費客戶的比例」,目前電商的平均轉換率是0.5%至5%,所以在100人光臨網站後,願意購買的人數有到5個,就已經非常了不起。調整網站銷售頁面的流暢度、緊盯大數據的統計做適時修正,每一次下廣告後的KPI分析,都是不可免、需要一步一步優化的過程。

電商經營想賺錢的公式很簡單,就是「業績= 流量X客單價X轉換率」,所以另一個重點就是「提高客單價」。想要不著痕跡的讓客戶買單,下列幾點也是值得參考的方向:

(一)增加購買量:
「客單價 = 商品單價 × 客戶的購買個數」,所以便利商店才會常常有「第二杯半價」的活動,透過買多賺多的優惠,讓客戶買單。
(二)提高免運門檻:
不要小看多個五十元或一百元才免運的設定,累積下來也是龐大的數字。
(三)商品組合:
套餐式的商品組合,往往在價格上會給予優惠,有些客戶就會有興趣試試看。
(四)滿額打折或是滿額優惠減價:
客戶對於打折及減免優惠,都是很有Fu的。
(五)會員特有折扣:
為了吸引客戶回購,初次加入會員有折扣,或是購買一定次數的會員有免運或特殊優惠,也是方法。
(六)分期付款:
達到一定金額給予分期付款的優惠,也會讓小資族更願意購買。
(六)結帳前的優惠加購選項:
無論是客戶有點進去、但最後沒有放進購物車的選項,或是一些有點難消的庫存,都可以在網頁設計時,將它成為購物車結帳頁面的選擇。

外人看起來,電商「來錢快」,但背後要下的功夫可不少,「水」可是很深的!從選對商品開始,倉儲、物流、金流及客服做好完整配套,再搭配行銷活動吸引流量,固定地投放廣告讓客戶熟悉品牌、辦一些節慶活動,慢慢優化,逐漸做到規模化,就可以用極少的人力,去應付數千萬甚至上億的營業額。千萬切記,只將基礎打好了,才有機會迎風高飛!

《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)

責任編輯:黃翊禎、侯品如

關鍵字: #行銷 #電商
往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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
台達電全解讀
© 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