迎向後NASDAQ時代!
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2000.05.01 | 科技

網路經濟成長已成為眾人關注的焦點,在MSDW(摩根史坦利添惠)有一組由21位分析師組成的Internet研究小組,將網路經濟相關議題及公司劃分為8個區域,詳細追蹤其中相關的趨勢。這個研究小組在高風險的網路概念股中,運用幾項基本卻不可忽視的原則試圖挖掘潛力新星,及規劃與市場波動相對應的投資策略。該研究小組中最為人熟知的首席分析師瑪莉密克(Mary Meeker),長期得到華爾街專業人士的高度評價,包括六次榮獲華爾街日報遴選為最佳分析師。
根據瑪莉密克的分析,網路經濟能在短時間內出現強勁且穩定的成長,其背後有幾個較重要的理由:首先,在1995年網景推出第一套商業化的瀏覽器的時候,全世界PC的數量就已達到一億五千萬台了;回顧過去,還沒有任何一種大眾傳播工具可以在這種優勢情況下發展,其結果是瀏覽器使用者數量在極短的時間內就突破了的重要關卡,而且這樣的成長速度仍在持續著。其次,網路使用者每人每天平均的上網時間不斷地增加;根據AOL的統計,AOL的客戶目前每人每天平均上網時間是1小時,而這個數字是從4年前的10分鐘疾速躍進。瑪麗米克相信每人每天上網2小時、3小時的情況也會很快來臨。並且,在無線上網的工具更普遍之後,每人每天上網的時數將超過使用電視、收音機的時數。

**網路猛浪趨勢大解析

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MSDW的研究小組同時也密切觀察企業界使用資訊科技的情況。就在不久前,以1995年為例,企業平均的固定資產花費只有38%是用於資訊科技產品,然而目前美國企業平均將53%的固定資產投資,用於購買資訊科技產品。這個數字的重要性在於:它指出了資訊科技已經成為企業成敗的關鍵。如果一家公司對資訊科技的資產花費不足53%,那麼它很可能會陷入發展的困境。
在95年的時候,MSDW的研究小組設想出一個網路經濟發展的基本架構,它將資訊科技的發展呈現為一種波浪式的發展模式,而每一階段的網路經濟發展都將建基在之前成熟的科技領域,也就是科技發展波浪的峰頂。採用上述的模型,MSDW研究小組歸納出近年來網路經濟實際發展的主要趨勢:94至95年的基礎建設(infrastructure)熱潮,以思科(CISCO)及UUNet為代表,完全吸引大眾的目光;95年開始,網景及微軟推出商業化的瀏覽器,使前一波的基礎建設能真正被利用;96年的YAHOO、AOL成為入口網站開始蓬勃發展的濫觴,使瀏覽器的功能有實際發揮的場合,也使網路經濟開始顯示它的規模;97年起,B2C電子商務的猛浪興起,以Amazon.com為主的公司成為主要的投資標的;98年起,企業再造、垂直B2B的興盛又帶起另一波創業投資的熱潮。
許多人把Internet相關產業視為一個整體,但事實上各種網路產業是有很大的差異性的。過去五年來,每一年都有一種新趨勢興起,最近一年我們更見到數種趨勢同時興起的狀況。瑪麗米克認為投資人最要注意的就是找出趨勢,並在那一波趨勢中找出贏家。在一個瞬息萬變的市場中找出有利的投資標的不是一件容易的事,瑪麗米克的建議是,我們必須先分析某個公司所在的產業是否有足夠的市場容量,及潛在的成長空間;其次,一家公司的管理團隊對於企業的經營目標是否能明確釐清,而且有堅持的能力與決心,不是採取短線的投機心態。
當然,一家企業要成功更必須有好的科技團隊,還要有以顧客需求為最高指導原則的服務精神。
幾年來,Internet並非完全按照我們的期望來發展,但在每一次新的方向出現;或者說Internet的發展偏離了原先的預期的時候,也就暗示了一個新的契機。能夠突破Internet應用瓶頸,也就是為Internet提昇了更多附加價值。對於企業來講,正是創造利潤的關鍵;對投資者而言,購買這類企業的股票才具有高投資報酬率。

**暗夜行路:停!看!聽!

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舉例而言,近來Internet的頻寬問題愈來愈嚴重,從97年到99年,平均的單位時間可下載位元數增多,但下載時間卻延長,這顯示出網路塞車的現象。能夠搶先在寬頻網路市場佔有一席之地,提供消費者暢通的網路傳輸管道,正是許多公司競爭的目標。此外,雖然絕大部分的大型企業都已經能透過Internet連結企業內部,並且利用Internet造成的虛擬市場空間來創造新商機,卻有百分之九十的中小型企業仍然因為各種考量因素而裹足不前,這樣的廣大市場目前開始被重視,創業者如何建構成功的商業模式來服務這一群中小企業是一個值得觀察的趨勢。另外一項重要趨勢是外包服務(outsourcing),因為外包服務能顯著減少成本花費:平均而言,大型公司在IT外包的第一年約可節省80%-90%的建制成本,對於大企業而言非常具有吸引力。外包的項目可包括網路伺服器維護、應用軟體維護及資料庫管理。
如果承包的公司能在基礎科技建設功能之外再為客戶提供額外的加值服務,則其競爭及成長的潛力無窮。過去五年來我們目睹Internet的驚人成長,而Internet的成長隨後又造成商業模式的全面革命,許多表現優異的企業從這一波潮流中脫穎而出。目前全世界關注的焦點仍然在於Internet的持續發展,將會帶給商業機制哪些新的挑戰,而企業體又該如何善加利用Internet所提供的各種交易及溝通平台。回顧過去,我們會發現網路概念被利用的進程是從企業內部應用開始,最主要的項目是改善會計、生產及配銷的流程和效益。接著,Internet被應用在改善客戶服務的項目上,客戶可以透過Internet直接與相關廠商表達個人化的需求。近來,Internet的應用被擴大到企業對企業的交易及溝通。Interent使得地理空間上相隔遙遠的企業體能順利相遇,一些原本必須耗時費力的談判過程可以透過網路來完成,而且生產計畫能更有彈性,對存貨及訂單的控制更精確,資金運用的效益更高。突破地理空間、善用人力資源、改良生產規畫是三個重要的趨勢,任何能促進這些目標完成的企業將能從中獲取大量利潤。在一波又一波的網路公司籌資、投資熱潮中,資金持有人不免質疑:為何要投資目前尚未產生任何利潤的新公司? 但我們知道,一家公司的真正價值永遠等於該公司未來現金流量的現值,因此,能建立產業標準、成為重要的中繼站,因而有效利用networking effect的公司在網路經濟中,具有極大的獲利基礎。例如微軟的視窗作業系統、AOL作為網站與上網群眾間的橋樑、Amazon.com作為消費性商品生產者與消費者的中間商、eBay作為所有想找尋罕見物件的撮合者;這些公司的共同點在於,他們經營的商業模式可以創造足夠的顧客基礎,以彌補創業初期高額的虧損。

**雞生蛋?還是蛋生雞?

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很多人也開始談論B2C電子商務是否即將面臨黯淡前景?未來是否將是B2B的天下?或者,網路經濟只是一種迷思?瑪莉密克認為網路經濟不會衰退、B2C不會死亡,只是面臨新的階段。它的趨勢已定,每一種成功的商業模式之下,目前的贏家將決定性地佔有絕對優勢,唯一的挑戰是如何把版圖擴張到無線上網的領域。而B2B的趨勢可能需要更多時間及智慧去釐清,因為它的複雜度比B2C更高,且對基礎建設的要求更多。瑪麗米克提醒投資者,在未來,網路概念股的股價波動程度將有增無減;網路公司的IPO溢價會愈來愈高,但上市後的表現卻不會像過去一般樂觀;高利率對股市的負面影響會慢慢浮現;一些零星事件對股市的影響將很難評估。在這種情況下,投資人必須認真瞭解自己想投資的公司,看清楚產業的階段發展趨勢,並且明確設立停損點,才能提高投資報酬率。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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