成功扭轉傳統經濟學的宿命
成功扭轉傳統經濟學的宿命
1999.11.01 | 人物

一個宣稱營運目標是「什麼都要賣」(everything.com)的網站,多半會被當成笑話來看待。但是如果這個網站是由當年力勸比爾蓋茲輟學哈佛、共同創辦微軟,本身又列名全美十大富豪之一的保羅艾倫(Paul Allen)所投資的,那麼,先看看保羅艾倫有什麼樣的動作,似乎才是真正的聰明之舉。
今年五月間,保羅艾倫所擁有的創投公司Vulcan轉投資成立了一家消費者集體議價網路公司Mercata(www.mercata.com)。Mercata的集體議價採購模式是透過網路的力量,消費者在同一個網站上創造大量採購的優勢,越多人登錄購買同一樣商品,價格便越低。

**宿命: 對一個產品的需求越高,價格就會越高

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透過Mercata,保羅艾倫想做兩件「簡單」的大事:改變人們購買的方式,並成為網路上最大零售業者。
一開始,Mercata有150個製造商所提供的1000種商品,多數是毛利率較高的消費性電子產品、運動用品、和廚房用具等等,因而能提供較優惠的折扣。長遠來看,該公司的執行長Van Horn相信,產品線可以延伸到幾乎是所有的消費性產品,從寵物用品到汽車,無所不包。Van Horn強調,「我們長期的目標,是要讓所有人能夠在任何地方、任何時間、任何情況下買任何東西」。
傳統的經濟學概念認為針對一個產品的需求越高,價格就會越高,Mercata則試圖逆轉這樣的「宿命」。這其中的關鍵在於集體採購所帶來的採購效率,越多消費者購買同一個商品,購買的效率就越高,價格就越低。Van Horn把這種價格不斷下移的議價過程稱之為「強力購買」(Power Buy)。
Van Horn也將這樣的採購模式稱之為「積極的意外驚喜」(positive surprise)的力量。消費者在參加集體議價的同時,多半已能接受當下的價格,但是稍後成交的價格又比消費者所能接受的價格還低,所以每個人都會很愉快而滿足。對產品製造商和Mercata來說,這是最佳的「口耳相傳」人際傳播行銷模式,因為消費者為了獲得最低的價格,便有足夠的動機去拉攏他們的親朋好友也一起來參加。

**扭轉: 倒轉的拍賣網站,消費者在採購過程佔上風

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Mercata的營運模式可以被視為是「倒轉的拍賣網站」(reverse auction),這樣的營運模式讓消費者在採購過程中處於較為優勢的地位,不像傳統的拍賣網站,總是賣方佔上風。
當然,Mercata也不是那樣完美無缺,意外之喜的另外一面是,顧客無法預期他們將為產品付出什麼樣的價格,而且必須要等到議價完成之後才能夠收得到商品。此外,長時間的議價過程也就排除掉衝動型購買的消費者,同時也有可能讓消費者對集體議價的參與人數有過多的期待。
另外,Mercata的營運模式也不無危機潛藏,有趣的是,這樣的危機可能正來自於Mercata大獲成功,以致於產品的成交價格過低,引發通路間的衝突,造成沒有東西可以賣的窘境。
另一家電子商務網站Accompany.com的執行長吉姆羅斯(Jim Rose)就認為,現階段製造商對全新的網路銷售模式只有淺嘗即止的興趣,一旦可能會危及到傳統零售通路,這些廠商就有可能會打退堂鼓。「現階段,我們還沒有找到任何一家廠商,願意把他們全系列的商品放到網站上面去銷售」,羅斯說。
其他對Mercata的經營模式的質疑,在於知名的消費性產品製造商是否真願意提供一如給Wal-Mart等傳統大型零售業者的價格優惠。Van Horn則認為,Mercata所扮演的中間商角色,和Wal-Mart、Costco這些零售業者沒什麼兩樣,那些廠商也就沒什麼道理對Mercata有差別待遇。「製造商甚至可以藉網路通路的力量來制衡傳統零售商」,來自研究單位Forrester Research的David Cooperstein這樣認為,「更何況,他們有機會能獲知消費者真正的需求」。

**時間: 傳統通路市場仍具備優勢,Mercata的成長須通過考驗

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但是Mercata的成長也必須通過層層的考驗,傳統的通路市場仍具備絕對的優勢。Van Horn自己也承認,目前Mercata最適合製造商來測試消費者對新產品訂價變化的反應。在消費者都同意的前提之下,Mercata也會提供消費者的相關資料給予製造商,讓製造商有更多的機會認識消費者;針對特定的商品,Mercata會建立一些庫存,同時也不排除向傳統通路廠商進貨的可能,兩者之間,不必然只有零和的競爭關係。
但是Mercata最大的競爭對手,恐怕還是來自於網路上的老大哥——亞馬遜。年初Mercata創立時,Van Horn還自信滿滿地說,網路上還沒有賣運動商品或是高爾夫的亞馬遜,許多製造商也都想成為網路上的戴爾電腦,但是不是每個廠家都有進軍電子商務的能耐,Mercata有機會扮演協助者的角色。但是亞馬遜的腳步顯然不曾稍有歇止的時候,上個月才又成立了zShop部門,讓所有的網路商店都可以透過亞馬遜的交易機制來做生意,大幅擴張了亞馬遜的產品線。Mercata躍成為「什麼都賣」的龍頭老大,顯然得先過亞馬遜這一關。

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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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