輕鬆解讀數位經濟
輕鬆解讀數位經濟
1999.10.01 | 科技

它顛覆傳統的本事到底有多強?對於升斗小民,它提供了什麼樣的新機會?嚴肅問題也可以饒富趣味,如果你一路追隨《數位時代》前兩期的解讀,肯定對數位經濟的面貌有了清晰的輪廓,而新加入的讀者,別急,其實你就要開始領先別人一步了!

**傳統經濟,烏合之眾的巧遇;數位經濟,梁山好漢的義聚……

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比傳統經濟更古老的「庶民經濟」又出現了。只是現在庶民數量的規模不只是一個村落,而是整個地球。 在傳統經濟中,消費者經常是面貌模糊,難以辨識的,因此企業優先投資店面和廣告,以增加和不知名客戶碰撞的機會;在數位經濟裡,辨識顧客的能力,是企業最重要的競爭力來源,網路和資訊科技設備才是最重要的投資。
對可口可樂這樣的公司來說,了解它的個別顧客的特徵和需要,並沒有太大的意義。儘管每個人對甜度和熱量的偏好和關心程度有所不同,可樂公司只能生產為數有限的可樂種類;而且一經生產後,工業標準化生產的流程只允許全世界的消費者喝這幾種可樂。所以可樂公司營運的重心,會是在建立一致的品牌形象,和隨處可及的通路上。
但是像亞馬遜網路書店的經營模式,透過你的購買習性與偏好,它能夠推薦你可能會感興趣的下一本書籍,甚至由你的腳印中找出販賣其他商品--CD、玩具、拍賣品的推薦建議。
我們很熟悉的便利商店7-ELEVEN,透過它全省連透透的網路,可以隨時知道台灣消費市場的口味,因此銷路不佳的雜誌可能會遭到撤架,左右鄰居如果都愛吃和風米食,它們立刻就開發出御飯糰。現在我們每天花錢訂報紙,未來可能網路上所有我們所需要的資訊都自動來到我們面前,因為有太多的網站以電子報邀請你來站上留下你的興趣與嗜好,以幫助他們開發新的服務與商品。
這一切,都是因為數位經濟的企業經營型態,是致力於了解消費者的個別差異,企圖與消費者建立長久而互動的關係,因此數位經濟更像是比傳統經濟更「老」的「庶民經濟」。只是現在庶民數量的規模不只是一個村落,而是整個地球。
舊日小鎮的雜貨店,你不用開口,老闆娘就會知道你要的綠豆湯不要太甜,醬油一次要買兩瓶;古早時代你的信箱裡,一定不會充斥厚厚一疊陌生人的來信;送信的郵差認得你阿公阿媽,也會幫你藏住學校寄來的紅字成績單。
工業化、大量生產的傳統經濟最大貢獻,在於解決了人類千百年來的物質匱乏難題,但卻是以犧牲人們的個體差異為代價,而數位經濟,不多不少,正好回復了那麼一點點我們做人的小小樂趣。也就是在這一點上,令我們對台灣代工模式的電子業前景,不由得有著小小的憂慮。

**傳統經濟,越用越少;數位經濟,越用越多……

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因為越用越多,所以分享要比獨佔有益處;因為越用越有價值,所以流量要比存量來得重要。
傳統經濟中,節儉是美德,因為資源有限,東西會越用越少;數位經濟中,「揮霍」是有好處的,東西越用越多,越用越有價值。
所有實體的東西,大概都免不了要面對耗竭的宿命。肥皂洗完了手,會消失不見,汽化燃燒以後的石油,最多也只剩下空氣中的二氧化碳,就連堅硬難移的鋼鐵,都會有彈性疲乏,不堪再用的一天。
正因為資源有用完的一天,我們所做的許多努力,都是用來讓這一天慢點到來。紙張的消耗量驚人,便有了再生紙的發明;石油危機的年代,限制高排汽量汽車的進口與製造,成了許多國家共同的作法。
但是在數位經濟裡,使用帶來更多的機會,複製增加本身的價值。
同樣的一頁網頁,不管是100或1萬個人閱讀,不需要多砍一顆樹木,但是1萬個人閱讀的網頁,勢必要比只有100個人閱讀的網頁來得有價值,來得有影響力。到同一個網路書店一逛再逛,就算只為了看我們心愛的作家是不是出了新書,什麼東西也沒買,網路書店仍然會從我們這樣重複的行為中,了解我們的偏執和癡迷,我們每上一次網,我們就在和網路、和我們自己,建立起更深刻的關係。
我們同時用500個搜尋引擎,也不會增加一點點空氣污染的程度,但是500個引擎可以帶你到兩億個世界,世界越精采,就會有越多的搜尋引擎;越多的搜尋引擎,會帶我們到更精采的世界;使用網路會用到電,沒錯--現在泰半來自核能與火力,但是德國BMW正研發一種氫能源的技術,運用太陽能來分解自然界的水以產生能源,明日世界的Internet將是完全純淨的力量。
數位經濟,是要勇敢地浪費的經濟。我們再也不用面對享受瀏覽樂趣和當起環保殺手的兩難;遊客眾多的網站,才會有時時更新的內容,吸引更多的遊客。 
數位經濟因為越用越多,所以分享要比獨佔有益處;因為越用越有價值,所以流量要比存量來得重要。創辦6本雜誌,外加十幾個網站,外加一個出版集團的詹宏志,很明顯地對這些雜誌、網站和出版社的貢獻與效益,要大於他只是扮演一個兢兢業業朝九晚五的編輯角色。儘管,他真的是蠻少來上班的。

**傳統經濟,提供資訊的仲介;數位經濟,過濾資訊的仲介……

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未來最有價值的交友網站將不會是會員人數最多的網站,而是「配對成功」比例最高的網站。 在傳統經濟中,仲介業是資訊的水龍頭;在數位經濟裡,仲介業是資訊的濾水器。
在實體世界裡,多數的仲介行業之所以存在,是因為買賣雙方對產品的理解和認識,有著程度上的重大差異,買賣雙方如果要達成交易,要耗費很大的成本。
以買房子來說,消費者大可以沿路抄路邊電線桿上的紅紙條,一天看3份報紙的分類廣告,跑5個預售屋的現場,外加親朋好友的人際傳播來獲得房屋市場的相關資訊。反過來說,想把開了多年的老爺車賣掉,大也可以如法炮製一番。但是如果我們用這樣的方式買房子、賣車子,免不了要犧牲幾個可以好好看場電影的週末,在街頭揮汗如雨地奔波。房屋仲介業者和二手車商所扮演的角色,是縮短和連結買賣雙方的資訊差距。
但是在網路的世界裡,傳統仲介業者的角色面臨很大的挑戰。在網路上,資訊的傳遞與取得成本十分低廉,一個簡單的個人網頁就可以提供過去數10家、上百家仲介業者所能提供的資訊。網路上的資訊是過度供給的,所以一般性的資訊提供的附加價值有限,也就很難成為可以運作的商業機制。
網路當然會繼續提供大量有用的資訊,買賣雙方的資訊落差將會越來越小,但是未來數位經濟裡的仲介業,將會是扮演資訊過濾,而不是資訊供應角色的服務業。垃圾郵件如排山倒海而來,就出現了「濾郵精」的軟體;未來最有價值的交友網站將不會是會員人數最多的網站,而是「配對成功」比例最高的網站;號稱可以搜尋兩億個網站的搜尋引擎勢必無法打敗雅虎,因為找到你真正想要的那麼一個網站才是搜尋引擎的真功夫。
網路近似無限繁衍的特性,使得網路上的仲介業不但不會消失,而只會越來越發達。網路書店多到一定的數目以後,就出現了拿各家網路書店的售價來比價的網路軟體,那一天如果出現一個比較這些「比售價軟體」——那一個看起來比較順眼的新軟體,恐怕也不是一件奇怪的事情!

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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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