火線行動vs.按表操課
火線行動vs.按表操課
2000.01.01 |

說說看,你的公司屬性是什麼?主要產品是什麼?一年後會走到那裡? 這可不是一個容易回答的問題。

**投資策略眼花撩亂,中環、 宏碁、英特爾葫蘆裡賣什麼藥?

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看看英特爾。它是全球最大的半導體公司,佔有九成微處理器市場。但是在英特爾公司內部,有一組將近百人的投資團隊,掌握超過10億美金的資金,投資網路、多媒體和電子商務相關新公司達300家,規模遠比一般創投公司還大。在矽谷的創投公司績效排行榜上,英特爾也被納入一起評比,而且還名列前茅。
看看宏碁。它一向生產電腦和周邊零組件,曾是世界前十大電腦公司。一年來,宏碁退出北美通路、賣掉生產DRAM的德碁半導體,並處分集團子公司持股,大舉投入軟體、網路和智財權相關領域,從賣硬體轉為賣服務和腦力,被市場解讀為國內最具新經濟概念的集團。
看看中環。它是國內傳統產業代表之一,從早期生產錄音帶、磁碟片、光碟片到目前的MP3撥放機,20多年來產品一直在變。而中環更在近幾年投資國內外200家網路公司,潛在未實現利益估計超過100億台幣,比本業獲利高出一大截,甚至有投資人把中環比喻為基金公司。
以傳統企業競爭理論檢視這些公司,很容易發現他們的策略散焦(defocus),沒有弄清自己的核心能力,將資源分散在太多不相關的事業……。照理說,這些公司的策略有問題,做法也必須重新調整,否則在高度競爭的環境中,終會失敗。
但是,愈來愈多公司在做同樣的事,包含微軟、IBM和思科等軟體、硬體和網路設備產業龍頭,國內的聯電和金寶集團,以及英業達、智邦和威盛等電子公司,都在做一大堆令人眼花撩亂、卻不一定和本業直接相關的投資,而且幾乎每一兩個月就有新動作出現。
他們所做的改變,不止是企業轉型或多角化,而是徹底改變資源配置的方式,把公司變成像創投或控股公司一樣的組織,讓內部資源像流水一樣,流向能產生最大效益的計畫。「資源配置(resource allocation)的時代過去了,企業現在需要的是資源吸引(resource attraction),」策略大師漢默(Gary Hamel)分析。
漢默觀察,處在科技震央、變化腳步領先全球的矽谷企業,已揚棄傳統以年度為規畫期間,據此編列各部門預算,再按季或按月檢視執行進度的做法。相反地,他們只訂大方向和目標,讓組織更有彈性,能快速回應所處環境的變動。「企業要在未來維持競爭力,就必須向矽谷看齊,」漢默提醒。
漢默所介定的資源吸引,是指企業內部形成一種類似自由市場的機制,讓資本、創意和人才這三項資源,可以透過競爭而決定最適當的運用途徑。

**積極評估,大膽下注 保守的投資=更大的經營風險

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企業評估一項新投資案,通常是由財務人員負責。但是財務人員往往保守,以「規避風險」為首要原則,一定要算出「內部投資報酬率」(internal return rate, IRR,估計投資案未來幾年可能產生的回收,並以折現方式推算年獲利率)大於某一百分比後,才會決定投資。
這種做法防弊重於興利,雖然避免公司虧錢,卻也錯失發展新事業的機會。在十倍速競爭時代中,投資保守反而陷公司於更大的經營風險。
個人電腦產業龍頭康柏就因錯失網路先機,造成執行長被迫下台;過去的防毐軟體巨人賽門鐵克(Symantec)也因太慢投入網路市場,而將大片將山拱手讓給台灣的趨勢科技。
創投的角度則是主動出擊。對創投而言,追求成功比防止失敗重要,投十個案子可能四個成績平平,三個小賺,兩個血本無歸,但只要有一個大獲全勝,就可能賺100倍,弭平其他虧損還有盈餘。這種心態和財務人員截然不同。
身為矽谷龍頭企業之一的英特爾很清楚這一點,所以公司內部負責投資業務的,不是財務主管,而是由產業經驗豐富的資深副總裁維達茲(Leslie L. Vadasz)領軍。「我們重視的不止是回收,還有布局新事業和掌握新技術,」員工編號第五號、在英特爾已30年的維達茲說明他目前的任務。
維達茲和他的團隊,在三年內投資300家公司。這些投資案反應英特爾對未來的布局,也幫助英特爾這個年營業額近300億美金的巨人,連結更多新機會。

**讓創意由下往上, 把員工變成你的智庫

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企業內部有權力提出建議並做決定的,是高階管理階層。他們的思考,多和公司現行營運有關,不易採用革命性、甚至和現有目標衝突的創意。執行長通常是所有創意最後的把關和決定者,但也是公司內忙得最沒時間思考創意的人。
解決之道,就是打開創意大門,全公司一起動腦、讓腦力在組織中流通。
總部位於猶他州鹽湖城的網威(Novell)就是例子。一九九○年代初期,執企業網路作業系統牛耳的網威,在微軟發展同型產品的強烈挑戰下,決定也殺入微軟擅長的文書處理系統,並買下WordPerfect公司,意欲與微軟對抗,但並沒有成功,讓網威在市場沉寂了好幾年。
兩年前,網威找來矽谷的昇陽電腦技術長施密特(Eric Schmidt)擔任執行長,當時網威股價只有六美元。施密特帶進矽谷作風,首先把行銷中心搬到矽谷的聖荷西市,讓公司快速連結到矽谷每天產生的新點子。網威更租用飛機,每天往返鹽湖城和矽谷,讓總部的技術人員和矽谷的行銷人員頻繁互動。
其次,網威在內部成立一個基金,鼓勵每一位員工提創業構想,可以直接打電話或寫電子郵件,而且不一定要和公司目前業務相關。網威並組織一個獨立委員會來審查企畫書,一旦通過,就可以取得資金,發展成公司的一項新事業,或獨立出去成為新公司,協助員工成為新的經理人或創業家。
網威在兩個月前宣布的digitalme計畫(一種協助網站和使用者辨別及管理個人身分資料的技術),成為網威進攻電子商務系統的利器,而整個原始構想就來自一位員工的企畫書。
「digitalme讓我們佔到電子商務市場的重要位置,」去年十一月初在紐約的發表會上,施密特自信地對台下的記者、華爾街分析師和基金經理人指出,目前網威股價已升到37元,兩年來漲了五倍。
不管創意來自何處,最重要的,是讓創意被激發出來,並讓好的創意能找到出路被執行。漢默強調,這一件事情應該一視同仁,所有的創意應該被同等重視,甚至該由下往上,因為中層和基層員工離公司經營層較遠,思考上較不會受現有框架限制。

**破除疆界, 幫人才進入最佳位置

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人才,是企業最重要、卻也最不易掌握的資源。也因此,網羅並留住人才是決定企業競爭力的新課題。
傳統上,企業以功能和部門別畫分,將人安排到一個定點位置,此後生涯規畫往上直線發展,一路朝這個部門的更高職位移動。這種單一發展、年功序列的生涯規畫行之有年,如今卻經常造成員工無法依興趣發揮而離開,或公司礙於人事體制而無法用適當人才做適當的事。
積極追求成長、目前市值高達3500億美金的思科,則有全新的人力資源策略。思科藉由不斷地購併,七年來買下40多家公司,取得最新技術與人才,不限於人才一定從內部培養或拔擢的窠臼。「買公司就是買人才,」思科執行長錢伯斯(John T. Chambers)直接點明。
買進的新公司,思科儘量讓這個團隊維持原有運作方式,讓人才有發揮的空間。在思科內部,員工依照興趣或生涯考量請調別的部門或參與新的研究計畫,是相當常見的事。而公司內部也持續舉辦新的訓練課程,幫助員工學習,增進他們嘗試更多新挑戰的能力。
「如果人才覺得他們困在一個地方動彈不得,就會選擇離開,」漢默警告。
特別是在以腦力為主的知識產業,工作者忠誠的對象,已經不是公司,而是產業。一旦他們覺得有志難伸,就會萌生不如歸去的念頭。在矽谷有個笑話,大意是「換工作是平常的事,隔天就轉到對面另一家公司,連停車位都不用換」。
當創業的門檻愈來愈低時,今天離職出去的員工,很可能就變成明天的競爭對手。要避免這一點,公司必須打破組織內疆界,成為有彈性的創業式組織,儘量適才適所,並且創造公司內部的創業機會,「達到spin up,而不是spin off,」漢默強調。
要翻修舊有的企業體制,從資源配置改為資源吸引,對任何公司都是一大挑戰。可以確定的是,如果不做這件事,面臨的挑戰將更嚴苛。

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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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