Dcard又裁員,繼電商關閉後再砍人!「好物研究室」曾有9位數交易額,為何走向收場?
Dcard又裁員,繼電商關閉後再砍人!「好物研究室」曾有9位數交易額,為何走向收場?
2024.06.25 | 新零售

台灣最大匿名社群平台Dcard傳出裁員消息,裁員人數、部門未知,《數位時代》求證Dcard,Dcard指出,「因應未來發展規劃,進行組織架構調整並重新分配資源。」但未指出具體影響人數。

Dcard先前才宣布,旗下自有電商平台好物研究室於5月31日停止營運,如今又傳出裁員消息。Dcard的電商部門約為50人,占總體員工人數約12%。Dcard當時表示,電商部門的夥伴將優先進行內部轉調,並啟動員工協助方案,協助找到其他工作。

手握千萬流量的Dcard一直在找尋廣告之外的流量變現模式,好物研究室是Dcard其中一個嘗試,為何選擇關閉?以下為4月8日報導:

好物研究室關閉原因:增值潛力不大、難與集團有綜效

而關閉的原因,Dcard聲明中也說得明白:「為了讓消費者能更安全、更方便地購物,Dcard也投入更多資源與人力經營。 然而,我們評估持續投資電商市場的增值潛力不大,亦難與集團產生綜效。

好物研究室電商總監陳宇璿
Dcard好物研究室電商總監陳宇璿。
圖/ Dcard

手握千萬流量的Dcard一直在找尋「廣告」之外的流量變現模式,電商平台好物研究室是從2019年開始的一次嘗試,在2022年受訪時Dcard電商總監陳宇璿則透露,已有千家廠商進駐、年度成交金額達到新台幣9位數。

好物研究室的優勢在於背靠Dcard千萬等級的流量,以及平台上許多樂於分享的素人。舉例來說,好物研究室55%的交易來自素人的推薦文,成為與其他電商平台做出差異的關鍵。

不過,在2023年6月,好物研究室宣布要「砍掉重練」。

說砍掉重練只對了一半。因為在消費者端,好物研究室並沒有變,還是可以從站上購買商品,只是賣家跟好物研究室的合作關係有了翻天覆地的改變——好物研究室不再抽成,僅收取新台幣5,000元月費,並能折抵廣告費用。

賣家與電商平台之間最常見的合作關係就是「抽成」,每筆交易抽取一定比例的金額分潤。普遍抽成、開辦費等各種手續費加起來,電商平台收取的費用甚至可以超過20%。

廠商想要進駐Dcard販售商品,自然是瞄準站上的討論度與流量,但同時要支付抽成與廣告費用,讓廠商有種「被剝兩層皮」的感覺。在討論過後,好物研究室才轉向0抽成的模式。

前往下一個量級,Dcard還要說個好故事

而不到一年的時間,好物研究室宣布關閉,所遇到的困難其實與2019年相比可能沒有太大的差距:作為電商平台的差異性是什麼,以及電商需要持續投入的成本是否有如預期的投報率。

考量到大部分的消費者仍是價格導向,差異性不明顯的話,最終仍回歸到商品的價格競爭力;而投報率,從Dcard電商部門的50人來看,投入的成本必然不低,僅靠5,000元月費與廣告費用,沒有規模效益的話也很難拉高營收。

但好物研究室仍是一次必要的嘗試,Dcard作為台灣最大的匿名社群平台,需要有廣告之外的第二成長曲線或是新市場(日本)的可能性,或者是說,一個新的、好的、吸引人的故事。

電商是一種嘗試、自有IP也是,後者目前已有百萬訂閱的YouTube頻道、原創角色dtto friends,算是相對成功的項目,除此之外,據了解Dcard也從遊戲產業找來不少人手,內部也有相關的項目在孵育中。Dcard也還在不斷努力,找尋帶領公司到下一個量級(或募資)的項目。

延伸閱讀:放棄千萬元營收!Dcard旗下電商宣布「零抽成」,轉型背後看見什麼機會?

責任編輯:錢玉紘

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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