【觀點】中小型電商突圍,把平台變成「第二官網」!關鍵原則一次看
【觀點】中小型電商突圍,把平台變成「第二官網」!關鍵原則一次看
2023.05.26 | 新零售

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

電商「品牌第二官網」趨勢興起!近年來,為了爭取多元管道銷售的優勢,不少品牌開始思考進入B2C通路發展,將電商業務交由大型平台代操,而網路流量成本大增,消費者眼球越來越集中,市場也開始出現「大者恆大」趨勢,造成中小型電商平台與品牌賣家流量獲取的難度加劇。

品牌與電商賣家因此陷入了兩難困境——若加入B2C並由平台代操,品牌容易失去行銷自主性和掌握會員數據的機會;但若自營品牌電商官網,卻常遇到流量導入成本昂貴、架設網站複雜、學習曲線漫長等問題。

圖:有更大行銷自主性的商城平台成品牌第二官網新寵.jpg
商城平台因為有更大行銷自主性,成為品牌第二官網的新寵。
圖/ 蝦皮

因此,越來越多品牌與賣家轉向經營「品牌第二官網」,將資源投入自主性更高、有更大行銷自主性與開放數據的的商城平台。例如品牌不需要自行摸索自架官網的對話功能,透過「聊聊」等即時通訊工具即可直接與消費者互動;平台的「大流量池」也帶來可觀的流量紅利,降低從無到有尋求流量的難度與成本;另外,商城平台多元的行銷工具、數據分析服務和成熟的會員系統,更使商城平台如蝦皮購物等,越來越像是「品牌第二官網」。

掌握4M原則,打通「品牌第二官網」任督二脈

要如何善用電商平台作為「品牌第二官網」呢?我建議可以掌握4M原則:Messaging(對話)、Martech(行銷科技)、Metadata(元數據)、 Membership(會員),一口氣打通品牌從產品、行銷到銷售的任督二脈。

一、Messaging

首先,是開啟與用戶的「對話」。品牌應該透過平台內建的即時通訊工具直接與用戶展開對話,不只能大幅提升轉單率,更可透過完善的售前客服降低退貨率,甚至能成為品牌了解用戶喜好的神器。以近年推出許多話題新品的「未來實驗室」為例,該品牌將蝦皮視為其「第二官網」,不只透過「聊聊」回答用戶對商品的疑問,提升用戶的消費信心及意願,更因能即時回覆用戶需求而使其在蝦皮商城的整體退貨率只有其他通路的50%;同時更能透過聊聊獲得消費者最直接的反饋,作為未來開發新品的參考依據。

家用機器人品牌科沃斯也表示,聊聊能讓他們能直接面對消費者疑問、與他們對話,成為在決定購買前最後一哩路的臨門一腳,轉換率比單純展示曝光的廣告工具高出10倍。

圖:蝦皮聊聊廣播可自設群組.png
蝦皮聊聊廣播可自設群組。
圖/ 蝦皮

二、Martech

第二是掌握電商「自助式」科技行銷工具。打破過去行銷工具皆掌握在電商平台方並需要額外付費使用,越來越多商城平台提供了自助式的行銷工具,供品牌搭配自身曝光需求靈活使用,創造新的銷售刺激,例如Yahoo購物推出的「粉絲通」功能,讓品牌可以累積粉絲並主動推播訊息給粉絲;或者蝦皮購物提供賣家的免費站內直播工具、與從站外導流的聯盟行銷工具、站外流量追蹤工具等。以直播導流為例,透過風格活潑且即時性的直播功能,品牌賣家得以有效拉近與用戶的距離,將產品更生動、更真實地呈現,成功帶動買氣。

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善用平台直播功能等行銷工具和消費者互動。
圖/ Rawpixel.com via shutterstock

而聯盟行銷工具則幫助商城上的品牌更加簡單地連結網紅和KOL,獲取網紅經濟的巨大紅利!以保健品牌米鴻生醫為例,今年一月年節檔期間,透過加入聯盟行銷分潤計畫,以加碼1%-20%不等的回饋誘因,推動眾多網紅在外部社群推薦粉絲購買商品,並佐以聊聊廣播、優惠券等行銷工具,僅僅以不到3萬元預算便創造逾150 萬元業績。

圖:蝦皮聯盟行銷後台可自行設定分潤比例
蝦皮聯盟行銷後台可自行設定分潤比例。
圖/ 蝦皮

此外,品牌在站外的行銷操作,例如YouTube影片、KOL開箱,都可以透過平台提供站外流量追蹤工具,自助式產生UTM代碼,追蹤並統計站外流量來源數據,作為行銷導購操作上的數據優化參考。

三、Metadata

第三,開放真實消費的「精準數據」。過去被電商業者視為核心秘密的用戶數據,現在也逐漸「解封」,例如蝦皮商城推出的「蝦皮x Facebook」廣告,開放用戶數據,精準幫品牌抓出「曾購買過商品」、「曾瀏覽或將商品加入購物車」以及「曾買過類似商品者」等用戶標定描述性標籤,讓品牌賣家可以在FB、IG上運用數據鎖定精準目標的族群投放協作廣告,讓行銷投資更精準。Yahoo購物也以購物資料整合Yahoo全站會員的瀏覽偏好與廣告點擊行為等,推出進階付費的「CDP顧客數據平台」。

商城平台開放的購物與行為數據,等同一個開放的CDP(顧客數據平台),追蹤著消費者的購物紀錄與意圖,搭配社群平台的DMP(數據管理平台)上的各種用戶興趣、偏好與行為數據,大幅提升導購廣告的精準度。更重要的是,在現在第三方數據越來越難取得的時代,商城平台上真實且第一手的消費數據與消費傾向的資料,是一般DMP無法取得的資料;而在大商城平台上搜集到的跨品類、跨品牌用戶數據,比品牌自行在單一官網上收集到的數據遠遠更多,才能幫助品牌抓住精準的「潛在客群」與「回頭客群」。以蝦皮購物為例,在平台上無論是會員組成或是消費行為都更多樣化,跳脫了單一品牌官網的框架,形成一個更大的消費生態圈。

馳名於光華商場的原價屋,便將其「一頁式報價」官網作為資訊展示用,把所有商品結帳導往蝦皮商城客服,目的是透過蝦皮平台用戶更信任的金流、物流機制和聊聊客服工具,提升商品結帳率,並可運用蝦皮平台開放的用戶數據投放外站廣告,針對購買過或加入購物車的用戶進行再行銷。

四、Membership

第四:抓住熟客、經營「會員」。熟客的獲客成本遠比新客低,因此經營會員與熟客關係一直是提升利潤率的關鍵。過去電商平台大多不願意將經營會員的權限開放給品牌,而自建或自行設計會員制度的技術門檻也不小,但現在商城平台提供給賣家的「品牌會員」功能,可讓品牌在平台上自訂會員等級,給予各級別的會員不同的優惠,並依照客群主動發送不同的品牌訊息與促銷內容。

圖:蝦皮商城品牌會員後台戰情表.jpg
蝦皮商城品牌會員後台戰情表。
圖/ 蝦皮

而在商城平台基礎上的會員系統,更充分利用了大平台的流量和會員基礎,消費者不用重新註冊會員、不需要擔心填寫資料的安全性,一鍵就可以從電商平台的會員變成自身品牌的「會員」,大幅降低會員取得的摩擦力。根據蝦皮購物統計,品牌會員的重複購買率高達50%,會員群消費力道平均比非會員高出2~3倍。

以家樂氏/品客為例,針對品牌會員提供專屬入會禮與折扣,並讓消費過的會員可以累積點數兌換商品,藉由累積點數制度培養出忠誠消費者,讓會員客單價較一般消費者多出20%,回購表現上也高出15%,效益驚人。

圖:蝦皮品牌會員後台銷售報表
蝦皮品牌會員後台業績統計
圖/ 蝦皮

現今電商市場越來越競爭、流量紅利更越趨珍貴,品牌佈局電商,若要在流量與自主性上獲得兩全齊美的解決方案,應重視品牌「第二官網」的角色,善用開放性與操作靈活的電商平台,建立穩固且可拓展的客戶關係。

延伸閱讀:蝦皮推免運訂閱制「蝦拼Plus」!有哪些優惠方案?誰可以訂?新政策一次看

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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