台灣電商低迷年,它逆勢投資!欣新網如何6個月快攻插旗日本
台灣電商低迷年,它逆勢投資!欣新網如何6個月快攻插旗日本

今年一到八月,台灣整體電商營業額成長率不到四%,對多數業者來說是相當挑戰的一年,但即使是這樣困難的時期,欣新網仍沒有放慢海外擴張腳步。

花王、樂高等200品牌操盤手!最新合資案,化身出海窗口

提供品牌從電商網站經營、數位行銷、客服,到物流配送服務,欣新網是花王、樂高、New Balance等,超過兩百個品牌背後的電商操盤者,也是台灣最大的電商代營運商。

但這也曾是欣新網董事長陳德仁口中「在一連串失敗中成立」的公司。

二○一三年,該公司剛成立,原先預計到手的大單卻飛了,一開門就虧損,還一連虧了五年。最終是靠大股東注資,甚至總經理也抵押自己的房產,才為公司博得一個翻身機會。

從困境中脫身,讓團隊一直有強烈的憂患意識,即便今天在台灣已是該領域龍頭,仍不敢放慢腳步。繼去年底開設菲律賓子公司,近日再宣布與在日本,為adidas、美津濃等超過三百個品牌做電商代營運的博設技解決方案公司(Brangista Solution),成立合資公司欣新網日本。此案從啟動到簽約,他們僅花了半年左右時間。

對欣新網來說,這一步不僅只是增加一個新市場,還可說是拿下亞洲盃入場券。

欣新網日本的角色,主要是介接兩地品牌客戶出海需求,如日本客戶若想進軍台灣做電商,可以在該公司協助下,與欣新網對接,由最熟悉在地市場的他們來操刀;反之,台灣品牌想往日本走,也可循同樣方式落地。

這樣的合作,除了可以拉高台、日品牌出海到彼此市場的成功率,另一個重要策略意義在於,日本同時也是許多國際品牌在亞太市場的區域總部和決策核心。

「這樣的布局,會幫我們在品牌(的地位)站得比較穩。」欣新網總經理黃懷恩表示,「假如(品牌)在台灣成功了,就可以很快速在同一個生態圈,再幫它往海外市場去。」他所謂同一個生態圈,指的是在東南亞許多國家使用的電商平台,如蝦皮或數位行銷工具,像是臉書和Instagram,都是他們在台灣就已經相當熟悉的,複製起來更容易。

「要走去東南亞,台灣是一個入口。」博設技解決方案公司執行長木村泰宗表示,受日圓貶值、日本內需疲弱等因素影響,很多日本品牌都想走出海外,因此他們對這次合作抱以高度期待。

不過,台灣電商不僅內需市場經營辛苦,過往出海歷史中,也少見成功案例,為什麼欣新網敢這麼積極開闢新戰場?

推力,其實源自於害怕。

不論去年或今年上半年,欣新網的營收成長都優於市場平均水準,但在他們眼中,成長從不是理所當然。

「電商的變化是很快的。」黃懷恩舉例,十年前,momo還不是電商龍頭,蝦皮根本還不存在,卻是今天台灣線上布局不可或缺的兩大平台。同樣的,行銷工具也是如此,十年前,許多品牌電商乘著臉書流量紅利而起,但今天已經很難只靠它存活,還要懂得運用Line、Instagram等更多元複雜的銷售管道。

在這一行,不前進,就等於是往後退。

黃懷恩表示,因應快速的產業變化,在這條前進的路上,他們也得不斷推翻過去的成功方法。這是為什麼不只一個欣新網的人在受訪時提到,要在這家公司工作,一定得具備成長心態(Growth mindset)。

第一訣:不斷推翻成功!要求員工、工具隨時優化

「我們會一直不斷的逼著同事,離開他的舒適圈,用他不擅長的工具,或新方法來做生意。」黃懷恩說。

就像是,過去很長一段時間,業務主要是用Excel管理各品牌客戶的營運報表,「假設這平台我們合作三年,那他就會有一張三年份資料的大表。」欣新網數位策略與架構管理師曾怡瑄表示,經年累月之下,有的檔案光是打開就要等上三十幾分鐘。

後來他們透過雲端資料庫串接,產出客製化儀表板,不僅省下人工作業,也讓營運報告可以追蹤和分析的項目更細緻且即時。

「但是在想像到那個美好的未來之前,你要先經過很多痛苦。」黃懷恩直言,這樣的工作流程優化,等於是要業務重新學一套工具,將既有工作方式打掉重練。

然而,在電商通路與行銷管道都更破碎化的今天,如果還繼續沿用傳統做法,缺乏效率的人力,勢必會成為這家公司最大的成長瓶頸。

不只求變,還要變得夠快。

欣新網數位策略與架構副理陳友馨表示,或許因為公司層級扁平,經常一封郵件之內,就可將團隊目標拉到一致,很多計畫因而可以快速發動。加入公司近三年,她印象特別深刻的一件事,就是曾在兩個月內,上線一套其他公司開發一年都還沒做完的系統。「我們真的超級快。」她說。

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第二訣:快但不莽撞!跨大步前,先從小試起

但更關鍵的是:快,卻不莽撞。

在跨大步之前,他們會先設想最壞的可能,確認即便是最壞的情況下,也不會辜負股東、客戶和員工。而且不會一下就全力投入,而是會從小試點開始。

就像當初他們接下New Balance這個客戶,等於要從原本擅長的快速消費品,踏入陌生的運動用品領域,挑戰相當大。舉例來說,賣台鹽海洋鹼性離子水,產品基本上就是分成四種不同的毫升數,但New Balance光一個鞋款,就分成多種尺碼,這不論在倉儲物流管理,或行銷活動規畫上,都與既有模式存在巨大差異。

欣新網業務總監王崇軒表示,所以在接下該品牌之前,他們其實還做了一件事,就是先學習銷售襪子、帽子等小型運動配件。
而今,New Balance已經成為他們的主力營收來源之一。

第三訣:小資源槓桿大市場!從品項到國界不停在擴大

在那次突破之後,他們又陸續將觸角延伸到女性內衣、流行品類,不斷擴大打擊範圍。近兩年,他們更是從品類的突破,走向國界的開拓。

Google台灣前董事總經理簡立峰認為,本來欣新網因為股本較小,能做的投資也相對受限,「但他(指黃懷恩)採用的方法很聰明 ,」他指的聰明,是與日本本地公司,以合資方式開拓新市場。這為他們省下從零開始的摸索期,既降低資源投入與風險,同時還提高了勝率。

用小資源槓桿出大市場,「商業手法其實是厲害的。」簡立峰說。

當然,積極的投資,也意味著短期獲利成長動能的犧牲。而這也是他們正面對的課題。

黃懷恩表示,曾有投資人在法說會上,質疑他們為什麼不把心力投注在提升毛利率。但他們認為,如果用更長遠的眼光,在快速成長的市場裡,將賺到的錢,繼續投資在生意,終會在獲利得到回報。

未來的變化無法預知,對欣新網來說,唯有不斷挑戰自己、打破舒適圈,才能確保下一波大浪來襲,自己是能站上浪頭,看盡美妙風景的那一個。

本文授權轉載自《商業周刊》

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關鍵字: #電商
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

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吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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