桃太郎吹奏網路下單曲
桃太郎吹奏網路下單曲
2000.06.01 |

去年底,台灣第一家不帶水泥味的「純」網路券商,創新證券開張;營運近半年,氣勢不敵市場上從傳統實體券商變身,帶著濃濃水泥味的「水泥網路券商」(click-and-mortar);大家期待中的台灣ETrade,本該大展身手,卻似乎教大家有些失望。
台灣E
Trade不成,日本證券市場上,由美國ETrade和軟體銀行(Softbank)共同成立的ETrade Japan,也是一路戰來,辛苦戰兢。在日本,第一回合激戰的結果,傳統券商仍佔了上風,第一、第二名寶座仍被傳統券商野村證券與大和證券搶去,E*Trade Japan排了第三名,而且用戶數不到對方的三分之二。
從第一回合戰局看來,日本線上下單市場發起階段的戰績,水泥網路券商是後發先至;對純網路券商而言,這是一場該如何前進下一步的突圍戰役!
日本的網路下單風潮,幾乎和台灣同時發生。去年十月,隨著日本政府解除股票交易手續費的固定費率規定後,不僅市場上的第一、第二大傳統券商,野村證券與大和證券開始積極投入線上交易,許多純正網路血統的網路券商,更是趁此搬出價格戰絕招(甚至是某一段時間內的免手續費交易),試圖在線上下單的股票交易市場打下江山。

**折扣戰:策略大忌

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股票交易的手續費折扣,刺激起整個線上下單市場。由於法律開放,各家業者集體降價,日本的網路下單人口,從去年九月約十九萬,到今年四月,已經成長到超過六十萬,尤其去年十月,一個月內就增加了十萬人。目前同時位居實體市場及線上下單最大券商的野村證券,從去年十月到今年一月底就增加了超過六萬會員,使其所擁有的線上用戶數量達到十三萬,大約是野村證券所有開戶數的10%。
要在日本的網路券商市場佔有一席之地,衝刺用戶數,是第一道關卡。野村總研(Nomura Research Institute)以美國五千萬證券交易戶中,有一千萬線上下單人口的比例推估,日本八百萬的交易戶,潛在市場規模是一百六十萬(全部交易戶的20%);以市場上超過三十家網路券商的競爭狀態計算,要想立足,至少得有十萬以上的會員。
手續費折扣可以刺激市場,卻不一定是網路券商的決勝關鍵。一筆一百萬日幣的交易,ETrade Japan收費二千日元,野村的網路下單收費卻是九千二百元;然而ETrade目前八萬名的用戶數仍遙遙落後野村。而即使同樣是純網路券商的Monex,手續費甚至更便宜,只要一千日幣,但目前的登記會員數六萬人,落後於E*Trade Japan。野村證券的市場研究指出:「不到1%的線上下單用戶,是以價格作為選擇券商的主要考量。」

**如何降低成本同時提升品質?

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提供投資相關諮詢服務,是券商滿足客戶需求的不二法門。以野村與大和兩家日本老證券的手續費折扣政策為例,減少的23%到25%其實是透過網路下單所節省下的營運成本;亞洲華爾街日報分析,真正吸引顧客上門的原因,還是這兩家老字號傳統券商,提供給會員的研究報告及投資顧問服務,這是純網路券商難以相敵之處;尤其,「日本很缺乏券商以外的獨立金融資訊諮詢管道。」
野村證券甚至在網路上提供類似「大富翁」遊戲的虛擬股票交易機制,讓更多人願意嘗試用網路下單。每位登記者擁有一百萬日幣的虛擬資金可以在網路上進行交易,目前參與遊戲的人數將近八萬人,而這些登記者顯然會是未來的潛在線上下單客戶。Monex社長松本大曾表示:「線上下單最大的潛在市場,是那些既不投資股票又沒上網的人。」
在傳統大券商的「服務」與純網路券商的「折扣」夾擊下,真正受害最深的還是中型傳統券商。由於產品及服務無法和大型傳統券商比擬,手續費價格又有像ETrade Japan純網路券商虎視眈眈;無法轉型網路的中型券商客戶,成了純網路券商會員的主要來源。ETrade Japan的客戶群中,大部分都是來自之前併購的一家中型傳統券商。

**全方位業務發展計畫

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網路券商為招攬會員所投注的大筆行銷花費,是難以回收的成本。美國ETrade今年的行銷預算為三億美金,其過去獲得一位客戶的平均成本是二百美元,另一家DLJdirect的成本更高達七百美元。(去年四月,DLJdirect和日本住友銀行合作成立日本DLJdirect網路券商,目前是日本僅次於ETrade Japan、Monex的第三大純網路券商。)
根據野村總研報告計算,在日本,取得一個線上會員平均四萬日幣的成本,相當是ETrade Japan一個會員交易一百次,公司獲利的80%。高成本行銷費用,成為網路券商的主要經營挑戰,尤其是對沒有其他金融業務的純網路券商。開發線上下單以外業務,是純網路券商當務之急。因為單純經營網路下單的利潤微薄,而且經濟規模建立成本高昂,ETrade Japan除了經營線上下單,公司新上市的股票承銷成為ETrade Japan的另一項主要業務,社長井土太良說明:「承銷業務是我們現在就能有獲利出現的重要原因;」他同時也強調:「這是ETrade Japan不同於其他純網路券商的主要差別。」今年初,獲得索羅斯投資基金(Soros Investment Fund)挹注的Monex,也將利用擴增後的資金開展股票上市承銷業務。

**所有的企業都將是網路企業

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「我們不是網路公司,而是利用網路做生意的券商。」ETrade Japan成立前,原本服務於野村證券的井土太良點出公司未來的發展方向。除了上市承銷,ETrade Japan也將推出更多基金、債券等金融商品,配合會員資料庫分析和網路一對一行銷模式,供會員作線上交易。
第一回合交手中,傳統券商並沒有因為使用網路下單而打擊到原本的營業員,因為傳統券商將交易量小的客戶引導到線上下單,反而讓營業員有更多心力照顧大戶,提供更個人化的投資顧問服務。但當網路券商不再自我侷限,只是幫客戶用網路買賣股票,也能提供更多元化的金融產品,和透過資料庫行銷的貼心投資訊息,實體券商將真正感受威脅。
當網路券商的業務內容更為「充實」,傳統券商的手續費折扣,勢必得作另一次讓步;而真正券商對券商,而非券商對網路的第二回合大戰,將會開始!

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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