進入Web3的最潮通行證!「賦能NFT」浪潮席捲,品牌入門守則一文看懂
進入Web3的最潮通行證!「賦能NFT」浪潮席捲,品牌入門守則一文看懂
2022.11.24 | 區塊鏈

名人、藝術家發行NFT(非同質化代幣),自2021年起掀起一波風潮,從幣圈人士到普通上班族,人人都能對NFT發表一兩句評論。

不過,討論焦點大多落在「藝術收藏」或「投資賺錢」上。像美國數位藝術家Beeple,所發行的作品「每天:最初的5000天」(Everydays: The First 5000 Days)以6900萬美元(約新台幣19億元)價格賣出;藝人周杰倫加持的「Phanta Bear(幻象熊)」NFT,曾在今年初一度衝上交易平台OpenSea即時交易量冠軍,更傳出有網友靠著在二級市場轉售獲利千萬。

社會上瀰漫一股焦慮感,憂心沒能趕上爆富的列車、掌握財富密碼;另一方面,也有一派聲音認為,現在的NFT泡沫太大、缺乏實用性,淪為炒作工具。

NFT.jpg
NFT不再只是單純的數位藝術藏品,2022年有兩大趨勢值得觀察。

事實上,如果好好善用NFT技術可以在商業上帶來許多創新。《數位時代》觀察到,2022年在NFT領域有兩大趨勢。

第一,NFT的焦慮感從個人轉移到品牌或是企業上;第二則是,NFT不再只是單純的數位藝術收藏,更多結合賦能、線下體驗的「功能型NFT(Utility NFT)」冒出頭。

許多品牌或企業擔心自己沒跟上NFT話題,卻又不知道如何踏出第一步,究竟該如何設計賦能與福利?甚至避開前人踩過的坑?《數位時代》帶您一次看懂。

趨勢一:NFT焦慮,從個人轉移到品牌企業上

「2020以前,我們每個月要主動開發1~2家新廠商,他們大多對區塊鏈應用是不理解的,甚至要花時間做背景知識教育」。Blocto錢包創辦人李玄觀察,這樣的態勢已經有劇烈變化,去年(2021)開始,每個月會有約1~2家廠商主動找上門談合作,到了今年變成每周有很多家,而且都對區塊鏈、NFT知識有基礎的認識。

市面上出現許多成功的NFT案例,成為廠商們的共同焦慮,也都認為自己必須投身趨勢中,因此找上熟悉技術的區塊鏈新創,協助規劃、發行NFT。

NFT策展平台EchoX產品總監張啟哲發現,去年以前的NFT發行需求主要來自藝術家或是畫廊,「今年明顯感受到,品牌方、行銷公司來信詢問的數量增加。」甚至如停車場業者嘟嘟房、本土炸雞業者頂呱呱,就連師園鹽酥雞等實體傳統產業,也都趕搭這波熱潮推NFT。

portto創辦人李玄。
Blocto錢包創辦人李玄觀察,今年以來,幾乎每周都有企業上門,諮詢發行NFT資訊。
圖/ 侯俊偉攝影

趨勢二:「賦能NFT」數量增加

品牌要發NFT並不難,有一張漂亮的圖檔,在OpenSea等平台上點一點上傳就能搞定,但這麼做,僅有收藏以及短暫的行銷效果,無法與用戶產生進一步連結,非常可惜。

過去半年,「賦能NFT」數量明顯增加,跟普通NFT的差異在於,賦能型NFT會連結產品、服務,或是特殊權益,比方說師園發行的NFT可以兌換炸雞、嘟嘟房的NFT享有停車優惠。

讓持有者憑NFT實際兌換,除了更增添了NFT本身的實用性,對品牌企業來說,也能針對NFT的持有者做長期、深度的經營,例如:每一季舉辦會員活動、享有商品優惠等等,進一步抓緊鐵粉忠誠度。NFT不再只是精美圖檔藝術,可以是演唱會周邊、遊戲寶物、IP授權憑證,甚至是一份餐點,讓持有者有更高的參與度,及感受與眾不同的尊榮感,而加強品牌的黏著度

師園.png
圖/ Cherubic Ventures

企業想發NFT,面臨兩大挑戰

「幣圈一天,人間一年」,用來形容區塊鏈產業快速的演進步調,每天新聞、社群中,都有許多發行NFT的消息,企業經營者、行銷人員難免焦慮。其實,許多企業對於發行NFT這件事,存在著不少的迷思與挑戰。

挑戰一:區塊鏈基礎知識不足

以企業角度發行NFT,要先思考清楚的事情有很多,其中不乏許多技術問題,常見的問題,包括要選擇哪一條區塊鏈發行NFT?

現在區塊鏈種類非常多元,各自有不同的特性與優缺點。以常見的以太坊來說,優點是通用性高,無論是支援的錢包、在鏈上發行的NFT數量都很多,缺點是交易時,每筆交易要付出的礦工費(Gas Fee),可能高達數千塊台幣,而且交易速度較慢,比較適合高單價、稀有的NFT發行。

另一個常見的Polygon鏈,是以太坊的側鏈,優點是交易手續費低、速度快,就很適合想鎖定一般大眾市場,大規模、低價販售NFT的企業使用。而每一種錢包、NFT平台所支援的區塊鏈種類也不同,企業在發行前必須依照自身的需求思考清楚。

Blockchain
企業的需求及目的性,也跟選擇發行NFT的區塊鏈種類息息相關。
圖/ shutterstock

幣安市場增長經理Katrina觀察,發行一款NFT牽涉到的技術層面很廣,除了區塊鏈選擇,還有智慧合約撰寫等細節,若沒有設計好就可能導致後續糾紛。

例如,先前嘟嘟房發行NFT時發生白名單鑄造失敗的狀況。業內人士觀察,主要是嘟嘟房內部工程師不熟悉智慧合約的程式撰寫方式才會不小心出包,不過,NFT鑄造平台Manifold Studio替NFT藝術家Pak鑄造新NFT「Ash Chapter II – Metamorphosis」項目,也發生開放用戶鑄造就失敗、導致Gas暴漲等消息,在在顯示發行NFT時要注意的技術細節與重點,遠比想像得多。

Katrina建議,如果企業內部沒有專業的人才,建議可以找大型、可性賴的NFT平台或者顧問公司,也可以找有經驗的區塊鏈工程師協助,多聽、多看、多問,才能避免踩雷。

挑戰二:以為發NFT就能賺錢,缺乏細部規劃

一款NFT要成功,就如同設計一項商品或服務,必須要有具體的中長期規劃,在發行方式、價格及數量規劃也都必須經過謹慎的推算,必須設計出清楚、誘人的福利回饋,才能讓人買單,否則容易淪為炒熱話題的新聞。EchoX產品總監張啟哲提醒,並非所有NFT都能賺錢或賺到熱度,企業發行NFT之前必須謹慎思考發行初衷,以及想要達成的目標。

李玄也表示,這部分是最常需要跟客戶花時間溝通的一環,而設計賦能NFT的福利,其實是有訣竅的。

首先,核心原則是數量不能發太多,否則就會失去尊榮的價值,李玄舉例,如同美國運通(AMEX)發型的「黑卡」,就是因為採取邀請制控制持卡數,才能營造出黑卡的尊榮感,甚至進一步驅動持有者在社群上炫耀、分享的行為,李玄認為,「炫耀」這件事,不只是對發行的企業本身,對於合作的夥伴也都有極高價值。

第二項原則就是要常態性的舉辦活動、給持有者好處,以主廚江振誠跟兩位藝術家共同發行的「可以吃的NFT」來說,第一階段的服務,是開放持有者優先訂位,第二階段的福利,則是可以跟主廚線上對談。

李玄認為,只要賦能內容設計得好,優質的客戶就會積極參與其中,甚至驅動NFT持有者社群的發展,對於品牌價值、凝聚高含金量靠戶,會是很大的加分。

American Express
如同信用卡有不同等級的卡別,賦能型NFT必須針對發行數量、條件的規則仔細設計,營造出持有者的尊榮感。
圖/ American Express

Qubic產品負責人陳致豪則觀察,現在許多企業想推NFT是看到背後所帶來的效益。比方說會員卡(證)功能,現在許多品牌的會員系統主要是作為紀錄消費者習慣的工具,因此,企業可以透過發行會員證功能的NFT,找出客戶中的VVIP,把部分資源投注在高貢獻的金字塔頂端客戶。

但對企業來說,挑戰主要來自「核銷」與「流通性」。現在常見的賦能型NFT,是持有者可以憑NFT到線下兌換商品,如果沒有妥善的核銷機制,可能會出現重複兌換等問題。另外,目前的會員系統、權益並不能流通,而賦能型NFT則可以在二級市場交易。

陳致豪提醒,企業在設計NFT遊戲規則時,必須考慮到二級市場流通的問題,並且進一步思考如何核銷權益。可以朝實體活動、使用權利的方向設計賦能,並採用定期空投入場券到持有者錢包的方式,這樣就可以透過時間來規範使用的次數,避免重複兌換。

Web3時代來臨,NFT成行銷、會員經營新武器

除了最簡單的兌換商品、服務,賦能型NFT的玩法還有很多想像。Katrina就觀察到,國外有網紅的NFT,可以讓持有者一起拍攝影片,或是跟網紅私下交流互動

EchoX產品總監張啟哲認為,賦能型NFT的核心,其實就是鐵粉經營,未來發展成熟後,也可以朝向DAO(分散式自治組織)的方式發展,讓持有者可以透過投票,參與品牌的發展。

張啟哲觀察,現在確實有很多發行、購買NFT的人,是抱持投資賺錢的心態,但就中長期來看,未來,賦能型NFT確實有可能成品牌吸引Z世代(指1995年後出生的人)客戶,以及行銷會員經營上的新關鍵利器。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #NFT
往下滑看下一篇文章
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓