用「未來商品」走出電商競價紅海!露天如何靠占比3成的興趣型商品,做出翻倍商機?
用「未來商品」走出電商競價紅海!露天如何靠占比3成的興趣型商品,做出翻倍商機?
2024.06.19 | 新零售

這幾年大家在電商上,比的是誰能更快交付最便宜的貨。「速度 × 價格 × 貨量,這是資本密集的戰法。」台灣電商元老戰將、露天市集總經理曾薰儀,替近兩年電商通路之戰,如此下註解。

露天曾是台灣最大C2C賣場,然而在2015年蝦皮登台後,面臨不小的競爭挑戰,但據未來流通研究所2023年第四季調查,露天市集仍穩坐台灣流量前四大的電商平台,僅次蝦皮、momo購物、PChome,每月均流量超越千萬人次。而在去年母公司PChome本業虧損超過7億元、面臨上櫃以來第二大的慘虧,露天仍繳出8,000萬元的營業利益,攤開PChome旗下30幾間關係企業,露天是少數每年穩定獲利的小金雞之一。

不砸銀彈拼現貨,預購商品成露天年賺2億金雞

不過在PChome營運險峻的情勢下,露天不敢奢望能像對手一樣,有母集團的金援。但曾薰儀自認沒銀彈也有沒銀彈的打法,自今年初逐步替露天擘劃出一條不同於對手們的道路: 搶攻20~40歲客群最熱門的「預購商機」

露天市集_預購蒐藏
預購商品不僅客單價高,像是玩具模型品類,消費者甚至願意為此等待200天以上。
圖/ 露天市集提供

預購商機,據露天內部統計,自2017年來業績已翻超過一倍。露天市集共同營運長周書華在5月中旬舉辦的預購&蒐藏市場平台發布記者會指出,舉凡3C電玩、動漫模型、潮牌服飾等預購蒐藏品,在露天市集上已有超過88萬相關品項,平均30秒就有新的預購商品上架。

此種以滿足生活樂趣為導向的商品,露天內部又稱 興趣型商品 ,這樣的商品目前約占露天總交易三成。若以露天去年6.81億元營收來推算,露天光從興趣型商品交易中賺得的交易服務費、金流服務費就超過2億元。

玩具模型集客效應更勝蝦皮,台灣最強線上秋葉原

「我們在興趣型商品的經營絕對是所有電商通路中占比最大的。」曾薰儀一口咬定露天是全台最大預購與蒐藏商品交易中心。作為台灣僅次於Yahoo拍賣的C2C拍賣網站鼻祖之一,販賣稀有偶像蒐藏、動漫玩具的基因一直刻在露天的基因裡。

9年前從露天賣鋼彈起家,如今年營業額上看億元的密斯特喬模型工作室創辦人林子喬指出,只要講到公仔、玩具模型,客人不會想到露天之外的第二個平台。「不管是稀有公仔、做模型最瑣碎的小道具、噴漆,通常你只會在露天上找得到。」

林子喬分析,露天應是動漫玩具圈中,擁有最多買賣雙方的網站。這也是為何,儘管林子喬的工作室早就有40幾萬追蹤數的YT頻道與購物官網、甚至實體門市,露天至今仍佔密斯特喬近7成的業績。「光一個月付給露天的各項交易抽成(約交易總金額6~8%),就夠繳官網4年的營運年費。」林子喬認為,露天能替店家帶進的集客流量,不是其他通路所能比擬。

密斯特喬_露天預購
儘管密斯特喬手握40幾萬YT追蹤數,開設購物官網、線下實體門市,但露天賣場始終占比約7成業績。
圖/ YT截圖

「如果用商圈來比喻,露天就像線上的日本秋葉原。」曾薰儀如此形容,也難怪相比更大的競爭對手,露天仍有底氣作贏預購蒐藏這塊大餅。

不只客單高2倍,預購商品更能做出客情價值

相較市場熟悉的現貨型商品,預購型商品潛藏著哪些不同特性與優勢?曾薰儀指出,從數字面最直觀的差別是高單價、低棄單率。 由於預購型商品多以滿足興趣為導向、商品本身通常也更具獨特與稀缺性,即便定價高,不用促銷折扣,鐵粉也會爽快買帳

據露天數據,預購型商品比一般商品客單多了兩倍,客單價超過2000元。且因粉絲下單,通常代表願意耐著性子等待,取消率也比一般商品少了5%。

「在不比快、不打價格戰的交易環境,店家更有機會把服務的價值做出來。」曾薰儀指出,預購型商品對店家而言的另一好處是能做出客情與服務的深度。原因是,拚價格的商品不挑客人,誰先結帳就贏。對賣家來說,誰來買都沒差別,而買家也只認價格。

但以預購的動漫模型為例,基本上賣家都是向日本原廠訂貨,價差不大,比的多半是包裝細緻度、有沒有盒損,以及有多主動跟買家更新商品的動向。「這時店家更有機會在賣場培養過去認為只有在實體門市、粉專才能經營的客情關係。」

而這是過去電商賣場交易機制中,一直沒能做好的一塊。曾薰儀解釋,以前賣家想在賣場做預購,一件商品要開好幾個頁面。一開始下訂一個頁面,之後實際到貨,要再用另一頁面繳尾款,一筆交易有很多個斷點。賣家不僅要一個個通知買家到後續頁面繳款,還可能有中途追蹤不到買家、被棄單等風險。

露天預購蒐藏
目前露天的做法是將預購商品劃分專區,集結在同一專頁,方便買家能一次掌握所有預購商品消息,甚至有預購商品行事曆能參考。
圖/ 露天提供

完善預購機制下一步:客戶分級、稀有品預付訂金

目前露天的做法是將預購商品劃分專區,集結在同一專頁,方便買家能一次掌握所有預購商品消息,甚至有預購商品行事曆能參考。而在交易上,露天仍先維持貨到付款的機制,「這仍是最能保障買家的做法。」曾薰儀補充,雖然這對賣家仍有被取消、或貨到不取的風險,但露天針對預購商品,提供賣家更詳細的黑名單機制。

賣家可以註記買家的繳款、取貨以及評分狀況,決定未來是否繼續與該買家互動。當賣家累積到足夠優良買家資料,露天的下一步是推出預付制以及更細緻的客戶管理系統。曾薰儀指出露天預計今年下半年,會再針對預購蒐藏商品發布新功能,屆時賣家應能透過新的客戶管理工具制定自家的A級客戶、B級客戶,每當有限量商品,也能照級別依序通知買家預購消息,且針對稀有商品,賣家也能要求買家預付訂金。

「訂金會先由露天保管,最長可達200多天甚至兩年,直到買家成功取貨沒問題,才會撥款給賣家。」曾薰儀認為這項新的金流服務,將大幅保障買賣雙方,且讓露天成為線上最適合做預購交易的場所。

據露天統計,預購蒐藏平台發布後,興趣型商品交易,在露天以年增約20%的速率成長,消費力道驚人。期待預購機制做得更趨成熟後,「露天下一步會著眼做大二手市場這塊餅。」曾薰儀像是在上英文語法課,用手勢畫出一條線,解釋道:前面屬於未來時態(預購商品)占平台3成業績,後面屬於過去時態(二手品)目前僅占一成,當前後包夾時,中間占比6成,非露天競爭優勢的現貨商品,也就會越來越少。

延伸閱讀:[分手168天,OK超商與蝦皮又合作了!深度解析:電商巨頭、超商老四各自盤算][1]

責任編輯:林美欣 [1]: https://www.bnext.com.tw/article/79443/okmart-shopee-618

關鍵字: #露天拍賣 #電商
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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