奇妙的亞馬遜經濟學
奇妙的亞馬遜經濟學
2000.05.01 | 科技

對於多數人來說,Amazon.com代表著電子商務上難望項背的完美商業模型。電子商務裏的三大元素:物流、金流、資訊流,在亞馬遜書店裏完美地結合在一起,即便Amazon的店主人傑佛瑞‧貝佐斯(Jeffrey Bezos)不斷公開說明公司在可見的未來裏絕對不會賺錢,但是高度樂觀的投資者仍舊看好它,也讓它的股價守住NASDAQ崩盤前的40美元城池。即便是華爾街的網路女皇瑪莉密克(Mary Meeker),也把Amazon列進四月股災之後的推薦持股名單。這真是太神奇了-Jeffrey!
要了解Amazon的未來,不妨先由它剛出爐的1999年財務報表先看起。由財務數字中,你可以一窺貝佐斯經營的神秘面紗,雖然──他從不解釋為何這麼做。
和多數正逢「無米之炊」的網路公司相比,Amazon實際上並不缺現金,因為一年之前,它就在公司債市場上募得12億5000萬美金,今年二月,Amazon為了不要為手上的錢操太多心,還回到債市償還了6億8000萬。

**7億2000萬美金虧損

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真正讓人操心的,仍是它不願賺錢。Amazon花了很多力氣爭取顧客,但是,談到利潤,還是個小於零的負數,幾年以來,這個1999年營業額只有12億的小公司已經虧掉7億2000萬美金,別說小公司比不上它,財星雜誌選出的五百大企業中, 494家都沒它虧得多。7億2000萬美金不算什麼,問題是這筆流出Amazon大門的錢,花到那些地方去了?
第一項是購併產生的虧損。光是從1998年以來的購併動作就花了現金3億7000萬,這其中不包括「以股易股」的部分。由於它買下的幾家公司(HomeGrocer.com、Drugstore.com、Pets.com、Sotheby.com)股價表現不佳,在財務報表上認列了7700萬美金的虧損(股災後可想而知,這個數字今年會再擴大)。
其次是經營所產生的虧損,這是投資人最看重的部分。因為它透露出經營模型的優劣,以及未來公司前景。去年,Amazon自己認列在經營管銷上的現金支出是9100萬美金,但是加上投資倉儲、物流、電腦伺服器更新等等成本,估算達到3億7800萬之多,無疑這是造成虧損的最大重點。

**靈活運用財務槓桿

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在現金不斷流失的虧損狀態下,Amazon如何拿到現金來運作生意?這是最妙的地方──關鍵在於財務的靈活運作,Amazon其實永遠不缺現金。例如顧客用信用卡上網買書,Amazon幾天之內就從銀行拿到現金,但是並不是馬上付給書商,在這短暫幾天之中,Amazon就得以自由運用這筆帳上不應該存在的錢,建立商品庫存、支付員工薪水、買債券。這些錢等於是Amazon向書商「暫借」來運用,卻不付一分利息。Amazon終究還是會付錢給書商,但是在付清之前,亞馬遜書店可用這筆錢做出新的生意、找到新的顧客。這種憑空多出來的財務槓桿到底有多少?從去年Amazon的財務報表來看,大約有4億6300萬美金。換句話說,Amazon擁有一條現金打造的溪流。此外,運送(shipping)利潤,也是穩當收入,即使去年耶誕節旺季整垮了它,這筆錢仍有1200萬美金。
看完了「虧損」與「現金流量」,你可以知道Amazon短期內還算穩當,但投資人卻不免碰到另一個麻煩──股本的稀釋,這卻對長期股價帶來隱憂。因為即使Amazon未來會賺錢,但它賺錢的成長力,也總得趕上它股票發行的速度,才能保障現有股東權益。由數字看來,這家小公司對於印股票這件事,未免過於大方。它已經發行幾百萬股用於購併小公司,目前還準備印幾百萬股給認購權的擁有者,以及加印20億美元的等值股票,給購買Amazon可轉換公司債的新投資者。2000年第一季結束,Amazon共發行了3億5000萬股股票,同時有義務再發行1億300萬股給上述新股東。換句話說,Amazon現有的老股東,只實際擁有「77%」的亞瑪遜公司,這真是天大的壞消息,因為縱使股價不跌,手中的股價仍然天天在貶值。更大的壞消息則是,貝佐斯仍將持續他印股票的政策,目前毫無停止跡象。

**兩派人馬看法極端

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再來,算算它的投資報酬率吧。如果公元2007年,Amazon的營業額到達300億美元時(這個等同美國實體零售商J.C.Penny的營收,已經是個不得了的數字,因為它意味著亞瑪遜每年都要成長44%),它的獲利能力有多少?
財星雜誌訪問了兩位多頭股票分析師,答案卻相去甚遠。樂觀的一位估計Amazon可以拿到10%的營業毛利,扣掉35%稅金,盈餘是20億美金,悲觀的則只估到4%,扣稅盈餘是8億美金。
樂觀者分析,亞馬遜可以進一步實現市場先驅者的優勢,奠定不可動搖地位,死忠的顧客會繼續湧進亞馬遜書店網站,寧可付出稍高的費用以獲得貼心服務。它也將無所不賣(甚至共同基金),其中將有不少東西的毛利高過於「書」,使當年的賠錢投資有所回報。
悲觀者分析,亞馬遜雖將擁有B2C電子商務龍頭的威望,但必須不斷應付更靈活、更具威脅的競爭者。這些對手只要看到機會,馬上就會用更具吸引力的價格帶走亞馬遜書店的顧客,Amazon將只能享有微薄但合理的利潤。

**投資者到底在想什麼?

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接下來看投資人可能的報酬。如果投資人期待每年都能得到20%的投資報酬率,那麼2007年的Amazon總市值便必須達到720億美金,加上認購權與公司債的220億,總共是940億。如果按照樂觀者的預言,本益比高達50倍(940/20),如果悲觀者預言成真,本益比將是天文數字(940/8)。
看完了上面的分析,可以得出一個結論:Amazon的擴張策略,是造成它虧損的主因;而即使它成長到誘人的300億美金營業規模,它的可能獲利,也無法支持它現在的股價。
那麼持有Amazon股票,而不賣出的投資人,心中到底在想什麼呢?
也許是鼓勵網際網路的拓荒者吧,或者是相信貝佐斯「超過凡人」的洞察力,終有一天會打破所有分析師的眼鏡-別忘了,Amazon的伺服器裡有1800萬位客戶的喜怒哀樂資料,人類歷史上,沒人有此本領。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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