未來，如何創造價值？答案在商模轉型|數位時代 BusinessNext

企業的競爭力，是在變化的環境中持續創造價值的能力，前提是找到對的商業模式。商業模式也有保鮮期，需要定期檢視並依需要更新。

新冠疫情促使全球許多企業調整商業模式，緊接而至的AI熱潮帶來新一波改變，在變與不變之間，需要注意哪些事，讓企業能將亂流轉為推升自己的動力？暢銷書《商業模式轉型》提供了6個面向的思考架構，作者Patrick Van Der Pijl在5/17於數位新商業論壇發表主題演講前，特別於荷蘭接受與《數位時代》總編輯王志仁的越洋訪問。

問: 《商業模式轉型》這本書去年在台灣出版，頗受企業主管們關注。對於那些還沒有閱讀過這本書的人，你會如何向他們解釋這本書的要點？

答: 我們研究150多種商業模式，從中觀察整理出一些類型，而背景來自網路的高普及度、科技變化的速度加快、消費者行為持續更迭。根據麥肯錫的數據，疫情幫助數位化發展加速了至少7年，企業必需轉型以滿足消費者日益增長的需求。

商業模式轉型涉及改變公司的目標市場、改變其定價策略、推出新產品或服務，或重新組織其運營。它還可能涉及從傳統商業模式轉向更具創新性或顛覆性的模式。我們確定了6種不同的商業模式轉型，供希望為其客戶增加更多價值的公司使用，包括：服務轉型（從產品到服務）、利益相關者轉型（從股東到利益相關者）、數位轉型（從實體到數位）、平台轉型（從管道到平台）、指數轉型（從微幅到指數成長）和循環轉型（從取用-製造-處置到循環）。

我們通過展示公司最初和轉型後的商業模式，來證明有新的價值創造方式。對於每種轉型，我們展示許多不同的全球商業模式。我們還分享如何設計、構建和實施這些轉型，這是給新創企業、成長型企業和大企業提供的快速啟動建議。

問: 自 Covid-19 以來，全球商業環境發生了一些變化，尤其是今年 ChatGPT 的突然崛起，如果我們要將一些新內容添加到書中，那會是什麼？

答: 我們看到對於數位和線上商業模式的需求大幅增加，但我們也看到這些增長數字在 Covid 之後沒有持續增長。我們還看到循環領域出現了新的商業模式。
當涉及到 ChatGPT 時，我們現在看到指數轉型比以前更受歡迎，因為更多讀者了解指數技術的真正含義，因為他們可以自己體驗。我們肯定會在書中添加有關生成式人工智慧的部分。

問: 根據你的定義，商業模式是組織創造、傳遞和捕捉價值的方式。考慮到最近和即將到來的變化，這種說法是否仍然有效？

答: 商業模式的定義仍然存在，沒錯，「商業模式是組織創造、傳遞和捕捉價值」的說法仍然有效。需要注意的是，組織創造、傳遞和捕捉價值的方式，可能會隨著時間的推移而發展和改變，以應對新技術、不斷變化的客戶需求和其他市場因素。
例如，數位技術和在線平台的興起，例如基於訂閱的服務和共享經濟模式，顛覆了傳統行業。同樣，消費者行為和偏好的變化，導致對可持續和社會責任商業模式的需求增加。
為了在這些變化面前保持競爭力和相關性，組織可能需要調整其商業模式或完全探索新模式。但是，商業模式作為創造、傳遞和捕捉價值手段的基本概念不變。

問: 在創造新的客戶價值的6種方式中，包括產品到服務、實體到數位、線性到循環、管道到平台、微幅到指數成長、股東到利益相關者，哪一種或兩種對公司來說是易於採用的第一步轉型商業模式？對於成功的商業模式轉型，通常需要完成這6項中的幾項？

答: 我認為沒有所謂的「最容易」設計、構建和實施的方法，每種商業模式轉變都需要大量的工作方式變革。首先，要了解你需要在多大程度上進行變革，以保持對客戶的相關性？其次，如果您想在市場上保持競爭力，什麼是必要的？我們已經看到，僅產品銷售策略不再奏效，您需要與客戶建立關係。我們已經看到數位是與其他品牌競爭的方法。我們已經看到消費者更關心環境，這完全與循環有關。因此，我會重新構思你的問題：哪一種是必須的 ？而且我們大多數情況下看到商業模式混合，你需要轉向數位、循環和服務。

問: 科技在這種轉型中扮演什麼角色？此外，通常驅動這種轉型的關鍵因素是什麼？領導力、競爭、消費者洞察力…？

答: 科技在這裡的作用非常重要：
• 實現數位轉型：科技可以使公司將其運營、產品和服務數位化，這可以帶來更高的效率、靈活性和可擴展性。
• 促進創新：新興技術，如人工智慧、區塊鏈和物聯網，可以使公司開發創新產品和服務，並探索新的商業模式。
• 提升客戶體驗：技術可以使公司在多個渠道（例如移動應用程序、社交媒體和聊天機器人）上提供無縫和個性化的客戶體驗。
• 提高運營效率：技術可以自動化例行任務、簡化工作流程和優化流程，從而提高效率並節省成本。
• 實現數據驅動的決策：技術可以為公司提供訪問大量數據的能力，這些數據可以進行分析以支持決策並推動業務洞察。
此外，正如我們的書中所描述的那樣，有幾個關鍵驅動因素可以促使一家公司啟動轉型，這是其策略、運營或文化的重大變革。以下是一些常見的驅動因素：
• 市場破壞：市場環境的變化，例如新技術或競爭對手的出現，可能會破壞一個行業並迫使公司進行轉型以保持競爭力。
• 客戶需求和偏好：不斷變化的客戶需求和偏好也可能推動公司進行轉型，以更好地滿足其目標市場的需求。
大多數情況下，這是由於以下原因：
• 商業表現：業務表現不佳，例如銷售額或盈利能力下降，可能會促使公司進行轉型以扭轉局面。
• 監管變化：法律和法規的變化可能需要公司轉型其運營或商業模式以保持合規性。
但是，當你需要檢視內部組織時，必須考慮以下因素：
• 文化轉變：社會價值觀和期望的變化也可能推動公司轉變其文化和運營，例如成為更具可持續性或社會責任感。
• 領導層變更：領導層的變更，例如任命新CEO，也可能是公司轉型的驅動因素，因為新領導者通常帶來新思想和新觀點。
值得注意的是，每家公司的情況都是獨特的，在任何既定的轉型倡議中可能存在多個驅動因素。

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。