App網路叫車的誕生,為何能「更高效」影響既有計程車市場?
App網路叫車的誕生,為何能「更高效」影響既有計程車市場?

現在終於可以回答本書提出的商業五大問題中的第一個了:商業到底是什麼?

  1. 商業的本質,是「交易」;
  2. 資訊不對稱和信用不傳遞,讓交易過程遭遇「阻力」;
  3. 所謂商業進步,就是用愈來愈低的「交易成本」,克服阻力。

不管你是否意識到,今天成功的商業機構,幾乎一定是透過某種獨特的方法,(至少)降低了七種交易成本之一。而正是所有這些有目的性的或者無意的降低交易成本的創新,在推動商業文明的進步。

這些推動交易成本降低的創新,都被稱為:商業模式創新。

什麼是商業模式?什麼又是商業模式創新?北京大學的魏煒教授曾經給商業模式下過一個定義: ** 商業模式,就是利益相關者的交易結構** 。

我從上游買東西,賣給下游,這就是一個「交易結構」。100個上下游聚在一起交易,這也是一個「交易結構」。

哪種交易結構更好呢?交易成本更低的結構。

App網路叫車誕生,打破原有生態

以滴滴為例。在滴滴叫車出現之前,計程車的運營模式是:計程車司機交給運營公司入會費,然後剩下來的載客獲得的收入歸自己。這樣的交易結構,就相當於計程車公司向政府批發了「運營權」,然後零售給計程車司機。

上海大約有4萬個計程車司機、2萬輛計程車。計程車司機隔天上班,所以每天路上大概有2萬輛計程車。這2萬輛車的運營權,是一個固定的數字。所以,晚上演唱會結束,特別需要車的時候,路上有2萬輛車;下午大部分人都在辦公室不出門的時候,路上還是有2萬輛車。

這2萬輛車的定價,也是一個固定的數字。供大於求的時候,每公里是一個價格;供小於求的時候,每公里還是同樣的價格。這個交易結構,就導致上海的路上,有時計程車多得不得了,有時又沒有車。

然後,網路來了。滴滴借助網路,重構了叫車的交易結構。

TAXI
圖/ shutterstock

第一,它開發了一個App,幫助乘客和司機彼此找到對方。這樣一下子就降低了「搜尋成本」。

本來司機搜尋乘客的方式,是透過在路上不停地跑,看看是不是正好遇上一個客人。乘客搜尋的方式,是站在路邊來回地看,等待正好路過的計程車。這種搜尋方式的成本,當然很高。App的匹配,最大化地優化了司機和乘客找到彼此的效率,降低了整個社會空駛和空等的成本。

第二,滴滴還提供了一鍵計算計程車、順風車、快車、專車、豪華車等,從起點到目的地的價格,以及它們的車型,降低了用戶的「比較成本」。

第三,滴滴為每個司機建立了檔案,並且公示他們的接單次數、用戶評分,以此建立信任,避免了乘客(尤其是女乘客)晚上乘車,要透過看面相凶不凶,完成「安全測試」,再決定上不上車的尷尬,從而降低了「測試成本」。

第四,滴滴透過在繁忙時段自動計算、上浮價格的方式,鼓勵更多快車、順風車加入運營,解決高峰時段叫車難的問題。這種忙時貴、閒時便宜,忙時車多、閒時車少的「協商」,是系統自動完成的。你不需要在遇到急事時,打電話去計程車公司協商 「不管多少錢,立刻給我派輛車」了。大數據的自動計算,降低「協商成本」。

第五,滴滴透過綁定網路支付的方式,讓你不再需要下車時掏錢、找零,直接開門、走人,錢就自動扣掉了。這個錢,乘客先付給平臺,平臺再轉給司機,平臺在付款過程中起到了擔保的作用,從而降低了「付款成本」。

雖然滴滴剛出來的時候,計程車司機和計程車公司大規模抵制,雖然滴滴本身也出現過不少問題(我還寫文章吐槽過滴滴),但 因為「交易成本更低」,它確實是「更高效的」商業模式

為什麼?因為滴滴的商業模式,這種組織「利益相關方的交易結構」方式,降低了交易成本。

高效的商業模式和高效的商業模式之間,當然會有競爭關係,比如滴滴和美團叫車。但是高效的商業模式和低效的商業模式之間,不會有競爭,只會是高效逐漸取代低效,只不過是取代的速度多快、程度多深而已。

所有偉大的機會,都源自巨大的結構改變 。阿里巴巴如此,百度如此,騰訊如此,滴滴如此,美團如此……

你想抓住一個巨大的結構性改變,創立一個偉大的機會嗎?

你看到的那個巨大的結構性改變,是什麼?

商業簡史立封
圖/ 時報出版

本文授權轉載自《商業簡史:看透商業進化,比別人先看到未來》,劉潤,時報出版

責任編輯:蘇柔瑋

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

閱讀完整案例

85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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了解 85°C Bakery Cafe North America 如何應用 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台

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