品牌應該自建代理型商務AI嗎？一個實際案例告訴你：跑得快的人，先享受AI紅利！|數位時代 BusinessNext

想像一個場景：這個週末，一位消費者打開手機問 AI：「我要帶媽媽來慶祝母親節，幫我規劃一下。」AI 回答：「媽媽上次在漢來上海湯包用餐評價很高，本週六 12:00 還有位子，要幫你預訂嗎？餐後可以逛逛喬山和 TOKUYO，母親節活動滿萬送千，逛累了再去 1 樓的饅饅好食喝午茶。」

你發現了嗎？這個場景真正驚人的地方，不是它有多方便，而是第三方 AI 永遠做不到的回覆，只有品牌自己訓練的 AI，才能記得「媽媽的偏好」。

這就是 Agentic Commerce（代理型商務），是國際零售業及電商平台正在如火如荼佈局的下一個戰場。

Agentic Commerce（代理型商務）是什麼？

Agentic Commerce 的定義，是由 AI Agent 代替人類完成整個購物流程：從依需求自動搜尋、多平台比價、依偏好篩選推薦，到自動完成結帳付款，最後追蹤物流與售後。這五個步驟，可以在沒有人類主動介入的情況下一氣呵成。

我認為很多品牌主還沒意識到一件事：當 AI 代理人替消費者購物，它會直接跳過贊助商品排名、展示廣告，以及付費推薦清單。你花了多少預算買的版面曝光，在 AI 代購的流程裡，一秒都用不上。

根據貝恩策略顧問公司（Bain & Company）預測，美國代理型商務市場至2030年可達3,000至5,000億美元，約占整體電商的15%至25%。顧能（Gartner）也預估，2028年90%的B2B採購將由AI agent中介，推動逾15兆美元的B2B支出流轉於AI代理交易所之間。換言之，現在不跟進，很可能直接被市場淘汰出局。

台灣只有 20 分成熟度，但差距是危機、也是機會

盤點目前代理型商務市場賽道，美國最為領先，成熟度約 90%。Amazon Rufus AI 購物代理全面上線接管消費者決策，Instacart 導入 AI 填購，沃爾瑪部署語音代理，Klarna 已處理數百萬筆消費互動。

中國以 B2B 場景先行，約 70%：阿里通義千問整合淘寶、京東 B2B 代理落地、抖音 AI 直播代購正在測試中。

台灣呢？大約 20%，且多數仍停留在「初步嘗試」階段。momo 與 PChome 尚未明確 AI 代理策略，LINE OA 串接 AI 客服推薦才剛起步。在國際平台端，Google 與 Shopify 於2026年1月共同推出開放標準 UCP（Universal Commerce Protocol，通用商務協議），讓 AI agent 得以直接與商家後端對接、完成下單；LINE 也在努力整合電商與代理型商務生態。

20% 聽起來很落後，但我認為這恰恰也是台灣的機會：先進場的品牌，有機會在消費者的 AI 代理名單裡佔據一席之地；等待觀望的品牌，未來連被 AI 推薦的資格都沒有。

傳統電商與品牌 AI 代理人的本質差距

我用一個具體的例子解釋這個差異。同樣是一位換季皮膚乾又容易癢的消費者，預算 3,000 元，想找一套護膚保養品。

傳統電商的回應是：顯示「保養品」分類共 382 件商品、熱賣排行第一是玻尿酸精華液 $1,280、加一個「買一送一」廣告 Banner。消費者要自己比較，最後疲憊放棄，轉向競品。

品牌自建的代理型商務 AI 的回應是：記得她上次買的水乳霜評價好，判斷是混合敏感肌且換季有泛紅症狀，推薦 A 精華（目前補貨優惠中）搭配新品 B 保濕霜，總計 $2,680，並直接詢問是否加入購物車。消費者只要說好，一鍵購買完成。

這個差異在於消費者的脈絡。購買記錄、膚質偏好、預算習慣，這些資訊只有品牌自建的 AI 才掌握，第三方 AI 永遠看不到。

品牌現在最該投資的三件事

Perplexity、ChatGPT、Google Gemini 這些平台型 AI，能做到的是全球商品搜尋與比較，但它們永遠不知道你的店今天有什麼活動、你的會員上個月買了什麼、你的某款商品剛好補貨正在特價。

這正是品牌自建 AI 代理人最核心的價值： 把累積多年的第一方消費者數據，轉化成 AI 的判斷力 。母親節場景裡的那句「媽媽上次在漢來上海湯包用餐評價很高」，背後是消費紀錄、偏好標記，是只有這個品牌才能擁有的關係資產，而這，是任何廣告版位都買不到的競爭優勢。

我的建議是，現在最值得品牌投資的不是廣告版位，而是這三件事：第一，整理你的第一方數據，讓 AI 有料可用；第二，定義你的品牌 AI 代理人能做什麼、說什麼，這是新一代的品牌形象工程；第三，從一個具體場景開始試跑，不必等到全部準備好。

廣告是租來的流量，而代理型商務 AI 是你能真正持有的資產，它代表的，是品牌與顧客之間持續加深的關係。

我認為，接下來幾年，品牌之間的競爭將不只是比誰的廣告投得準，而是比誰的 AI 更了解消費者、更能在對的時刻說出對的話。那個能在母親節週末幫消費者規劃一整天行程的 AI，才是真正意義上的品牌大使。

未來，品牌的護城河，不是你的廣告預算，是你自建的代理型商務 AI ！

本文授權自高端訓【品牌AI攻略】

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家電是典型的低頻、高單價商品，消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機，但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下：從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價，到進一步留下會員資料、瀏覽官網，甚至進入門市體驗，消費者的決策路徑越來越分散，即使最後的交易發生在線下，購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普（SHARP）會重新思考數位行銷的原因。

過去，品牌比較關注如何「帶來多少流量」，但當數位接觸點持續增加，重要議題逐漸變成：誰在關注什麼？誰可能進入購買週期？又該在什麼時間點，提供什麼內容？

SHARP 台灣總經理張凱傑表示：「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務，讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』，逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術， SHARP 致力將科技融入日常生活，預先設想、解決消費者不同階段的生活需求；如今，這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷：不只是等消費者說出需求，而是透過數據，更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據，但因數據資料分散在不同部門與系統，想要為行銷活動建立目標消費者輪廓，需要跨部門整理與人工處理。例如，需要先請 IT 撈取資料，再由行銷團隊分類目標客群，前後可能花上 3 到 5 天，活動發送出去後，也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰， SHARP 開始評估、測試客戶資料平台（CDP），最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中， SHARP 關注的不只是資料整合能力，也包括系統是否容易上手，以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先， SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類，還有提供行銷引導與 AI 工具，例如行銷自動化等，讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策，以清晰的投資報酬率（ROI）等數據，建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出：「對我們來說， CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間，讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容，而不是處理資料。」舉例來說，導入 Insider One 後，行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置，將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘，然後，由系統觸及，以及追蹤開信、點擊與轉換，大幅縮短跨部門協作的工作流程。

1912 年創立的夏普，在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ，透過數據整合，真正了解消費者的需求，精準推薦，股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。

圖／數位時代

對 SHARP 來說，另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用， Insider One 團隊扮演如導師般的角色，透過手把手的培訓與指導，不僅大幅縮短系統摸索時間，更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內，成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點，以消費者全通路（OMO）旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示， SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路，部分合作通路同樣採用 Insider One，讓跨通路數據串接有了共通基礎，在 Insider One 團隊的協助下， SHARP 與生鮮超市合作，在符合資料授權跟隱私規範的前提下，透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求，並以此規畫跨業聯合促銷（Joint Promotion）。

股東購物節四大指標皆雙位數成長， SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說，股東購物節是年度最重要活動，透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案，結合會員資料整合與行為分析，去（2025）年， SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群，轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣，再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程，讓對的內容在對的時機觸達對的人，極大化行銷綜效。

更重要的是，隨著數據累積與平台熟悉度提升， SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例，今（2026）年，不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%，流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%，讓 SHARP 更加確信：數位行銷的重點不只是「吸引多少人」，而是能否辨識「哪些人值得溝通，以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷， SHARP 成功從會員名單中找出 4,000～5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者，如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群，針對這群人進行精準溝通，帶動數百台產品銷售，創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為，以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效，以維修服務為例，如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久，且近期有多次維修紀錄，即可在適當時機提供換機資訊，甚至從節能效益切入，讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果，不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」，持續深化對消費者的理解，讓線上的互動、內容與優惠，成為消費者消費或走進實體通路的前一站，也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解，成為家電數位行銷競爭的新典範。

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