改寫超商定位的7-Eleven
改寫超商定位的7-Eleven
2007.03.01 |

在這個專欄中,我曾經(2005年4月)以天母麥當勞內部空間的改裝為題材,試圖讓讀者了解生活風格是現今一個相當興盛的消費發展趨勢。在此一趨勢的衝擊下,全球著名的速食連鎖店不得不改變經營策略,不再只是採取價格遊戲(例如紅藍綠自由配3個66元的活動)吸引消費者上門,而是積極提高營運模式中的美感元素,以體驗導向取代功能導向進行餐飲空間的改裝。改裝後的麥當勞根本就像是一家夜店,有酒吧的吧台與高腳椅、包廂區等空間設計。麥當勞不想只是賣漢堡薯條,它也要開始賣氛圍與感受。
在風格社會的時代,許多大型企業的經營模式都出現了變化,從組織管理、產品設計、行銷策略等,不斷試圖增加營運的美感元素。我將這些變化稱之為生活風格的轉向,意味著向生活風格靠攏,進而建立市場的利基。台灣麥當勞的變化是一個例子,近年來7-Eleven的變化則是另一個值得提出來的案例。 

**迎合消費者強烈的美感需求

**敏銳的讀者應該注意到,7-Eleven正在改寫便利商店的屬性,它不再只是你方便買便當飲料、繳費領錢、宅配取貨等的好鄰居,台灣地區4,470家連鎖店反而在扮演體驗發動機的角色,左右人們的生活體驗,影響集體的情緒感受。相對於其他零售業者強調「天天最低價」的營運策略,7-Eleven則是不斷嘗試推出體驗消費的產品,包括2002年的懷舊零食與奮起湖便當、2004年的貢寮音樂節、2005年的Hello Kitty磁鐵、以及2006年的樂活主張等。Hello Kitty的磁鐵收藏活動是其中的經典,它為7-Eleven帶來活動期間(5-7月)20~40%不等的消費成長。
為了迎合現今消費者強烈的美感需求,7-Eleven的特色不再是消費的便利性,而是體驗的豐富性。提供消費的便利性,讓消費者方便購買生活必需品與處理生活事務,是傳統便利商店的基本營運模式。24小時的營業,提供消費者時間的便利;遍布各地的連鎖店,提供消費者空間的便利;現代化的服務(包括代收、宅配等),提供消費者生活的便利。
然而,消費便利性的市場利基逐漸來到了極限。台灣是全球便利商店密度最高的地區,便利商店的總數已經達到8,500家以上,平均不到2,700人就有一家便利商店。面對如此競爭激烈與高度緊繃的環境,業者從消費便利性所能夠獲得的利潤將愈來愈有限。更何況,便利功能是可以被取代、被仿效的營運業務。基本上,所有的便利商店都可以從事帳款代收之類的服務。光靠消費便利性,是無法建立業者在市場上的差異化優勢條件。
在體驗消費興盛的時代,便利商店必須改變其角色,它不能只是商品的通路,更必須是體驗的通路。新的便利商店必須在營運模式上升級,從致力於提供消費者生活的便利,升級為致力於提供消費者體驗的便利,從生活的提案升級為體驗的提案,從服務的創新升級為體驗的創新。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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