iTouch說了什麼？檢視蘋果的商業策略|數位時代 BusinessNext

蘋果（Apple）是不是做錯決定了？

蘋果執行長賈伯斯（Steve Jobs）日前在產品發表會上介紹iPod iTouch及新款iPod Nano時，展現出一家成功公司強勢的商業策略。賈伯斯推出與iPhone觸控式面板幾乎完全相同的iTouch，讓冀望靠iPhone大賺一筆的電信商AT&T傻眼。並且賈伯斯宣布大砍iPhone售價二百美元，從五百九十九美元到三百九十九美元，當初在店門口徹夜排隊的消費者，聽了不知心中做何感想。

蘋果隨後宣布用一百美元折價券來安慰覺得自己被當傻子的死忠蘋果消費者。但《蘋果橘子經濟學》作者史提文李維特（Steven Levitt，現為《紐約時報》部落格專欄作家）卻認為，蘋果在推出新產品的同時，將舊產品降價是正確的策略（食人族效應），唯一的缺點就是被消費者認為太勢利。

《紫牛》的作者賽斯高汀（Seth Godin）更妙，他認為如果蘋果再聰明一點，就應該讓被差別待遇的第一批iPhone使用者，更加覺得被差別待遇。花去蘋果約二千萬美元的折價券，可以拿來讓使用者擁有專屬的手機鈴聲，讓下次蘋果產品發售時，他們可以免費排在最前面，讓他們買到限量版iPod，總而言之，讓他們覺得特別。

消費者可能會收下折價券，但蘋果對合作公司所採取的強勢態度，讓未來的合作夥伴真的要提心吊膽了。

和蘋果合作，不一定是賺錢的保證，卻一定沒有討價還價的空間。AT&T手機號碼的開通數，在發售初期只有售出的iPhone數目一半。更何況綁約招來了破解晶片的駭客，他們想用iPhone，卻不買AT&T的帳。

不光是AT&T，最近蘋果線上音樂商店iTunes也和NBC電視網鬧翻了。NBC希望能爭取更自由的定價空間與更嚴格的著作權管理，但蘋果堅不讓步，最終導致協商破局，雙方合作至今年底。

NBC已確定未來落腳網路書店亞馬遜的線上平台，但福斯（FOX）與CBS持續支持iTunes，免費提供最新一季節目供消費者下載。

自蘋果從個人電腦跨足泛科技產業以來，一舉一動都震撼產業。iPod在二○○一年五月上市時，蘋果股價突破八十六美元，創歷史新高。今年最新一季營收來到五十四億美元，主要即歸功於iPod銷售。

而iPhone僅舉行產品發表會，還未上市時，股價就衝破百元大關。迄今，iPhone已售出一百萬支，更即將在英國、德國上市。

蘋果新品包括二吋螢幕的iPod Nano第三代、有觸控式面板還能Wi-Fi上網的iPod Touch，加上未來即將推出的平價版iPhone，顯然今年又是相當豐收的一年。

蘋果今年第三季財報
營收：54億1000萬美元
獲利：8億1800萬美元
每股盈餘：0.92美元

去年同期
營收：43億7000萬美元
獲利：4億7200萬美元
每股盈餘：0.54美元

PS3被打敗、電池會著火
新力找不到丟失的王冠

新力集團旗下金控公司計畫IPO，預定10月初在東京證券交易所掛牌，在不景氣的經濟環境下，向民眾募資並不容易，這同時也透露出新力從2006下半年迄今的欲振乏力。

2005年，新力讓外國人霍華德．史俊格（Howard Stringer）掌兵符，他立下承諾2006年讓新力集團獲利5％，第一步就是導正新力的高品質、高價格商業策略，推行平價液晶電視品牌Bravia就是一例，Bravia迄今已成為新力的金雞母。但從去年新力替戴爾（Dell）生產的電池起火開始，新力運勢就一直沒好過。加上本來預計可大撈一筆的PS3，不僅延遲發售，還被任天堂Wii打敗，導致新力必須將遊戲機降價促銷，再度違背新力一直秉持的訂價策略。

今年更有消息指出，新力想出售用在PS3主機中的先進晶片製造設備，把集團火力集中在核心消費電子用品。已經投資17億美元發展Cell晶片的新力與謠傳中的買家東芝（Toshiba），鎮重否認任何決策，但是不否認未來的發展性。

現在新力即將推出四種新款藍光DVD，和HD DVD的規格戰仍在進行中。新力與松下（Panasonic）陣營的藍光DVD與微軟、東芝陣營的HD DVD還難分軒輊，但為此已投入大筆研發資金的新力集團，還不知道何時能有回收的一天。

未來5年商業環境預測
全球經濟仍以北歐最佳

《經濟學人》評估全球82個國家經濟情況，包含商業機會、障礙、以及商業道德等，以最高分10分排出順序。北歐仍然名列前茅，同時香港是唯一擠進前10名的亞洲國家。中東與非洲國家因為政治局勢和基礎建設不足，儘管近年科技產業大舉進入新興市場，商業環境仍尚未好轉。

其中以英國的表現最令人訝異，從連續5年的第5名下滑到第10名。《經濟學人》認為，主因是最近的房債問題與過熱的房市，讓英國的經濟環境惡化。此外，在交通等基礎建設未見改善的情況下，地價仍居高不下，也不利排名。

最佳與最差的15名

1到15名
丹麥
芬蘭
新加坡
瑞士
加拿大
香港
美國
荷蘭
澳洲
英國
瑞典
愛爾蘭
德國
紐西蘭
比利時

倒數15名（從最差的開始）
安哥拉
委內瑞拉
利比亞
伊朗
古巴
肯亞
厄瓜多爾
奈及利亞
孟加拉
愛爾及利亞
亞塞拜然
巴基斯坦
烏克蘭
哈薩克
摩洛哥

內建專屬的網路購物平台
網路購物是手機服務下一步

網路購物能不能替手機帶來新商機？目前手機加值服務以手機鈴聲和遊戲為大宗。全美第三大無線服務提供商Sprint，將腦筋動到網路購物上。Sprint為其用戶建構專屬的網路購物入口網站mShopper.com，用戶可即時線上比價，輸入pin碼與信用卡帳號後即可購物。

Sprint和包含亞馬遜網路書店、連鎖商店Target與Wal-Mart（沃爾瑪）在內，超過30家廠商已經成為合作夥伴。這就像中華電信或台灣大哥大在自家手機上，內建專屬的網路購物平台，消費者不見得隨時都在電腦前，但手機將徹底落實「無處不消費」的概念。

Sprint看中的是，增加消費者手機網路的使用習慣。網路購物透過電腦已是習以為常的行為，但在手機上購物仍不普遍，若行動網路速度持續加快，加上手機螢幕愈來愈大，行動購物的商機即不遠矣。

社交網站不再僅是休閒娛樂
**美國年輕人在網路上建構人脈
**社交網站從2004年Web 2.0發燒以來，一直是網路服務發展最蓬勃的一塊。最初都只是給年輕人交朋友、聊天，使用族群也多以學生為主。

然而幾年下來，社交網站逐漸展現不同的風貌。大學生畢業了開始找工作，社交網站就是他們的人脈網路，公司也得透過社交網站來招募人才。換言之，社交網站已經不只是年輕人的閒暇娛樂，而是他們的104人力銀行。

美國有專門給頂尖人才與公司媒合的社交網站Doostang，網站創辦人表示，Google就從中至少雇用了30到40人。

另外兩個最著名的社交網站，分別是專為找關係者設計的LInkedin，以及本來只開放給美國大學生的Facebook。前者讓使用者透過滾雪球的方式，找到符合你需求的人物。後者則是目前最被看好能取代MySpace的社交網站，目前開發出使用者可透過網絡募款、交易等服務。

迄今下載超過4億次
火狐威脅微軟IE

由Mozilla推出的開放原始碼網路瀏覽器火狐（Firefox），在2007年9月下載超過4億次。火狐於2004年11月發行，帶著對抗微軟的網路草根運動氣勢，在短短3年間延燒網路族群，成為除了微軟的Internet Explorer以外，成長最快的瀏覽器。雖然下載4億次確實頗具規模，但今年預計推出的Firefox3.0，遲遲未能推出，事實上，是稍稍延遲了火狐族群的成長。

Mozilla是由Mozilla基金會贊助成立的。Mozilla目前的產品除了網路瀏覽器Firefox之外，還包括雷鳥（Thunderbird）郵件管理應用程式以及Mozilla1.7應用套裝軟體等。

Firefox下載時間歷程
3個月2,500萬次
6個月5,000萬次
1年1億次
2年2億次
3年（至2007年9月）4億次

目前常用的網路瀏覽器
Internet Explorer
Firefox
Safari
Opera
Omniweb
Netscape

iPhone夢幻中的對手
真的會有Google Phone嗎？

Google到底有沒有要生產GooglePhone（簡稱GPhone）？最近在網路上謠言滿天飛，有人不僅把Gphone的硬體供應鏈、軟體供應商名單都列出來，就連上市日期也有多方預測。但這個傳說中的GPhone，說實在的，是非常不符合Google概念的產品。

其一，Google作為搜尋引擎龍頭，以關鍵字廣告服務AdSense為其著名的獲利模式。Google從來不向消費者銷售任何產品，Google本身也不生產任何內容。Google運作的本質就是資訊蒐集、彙整與呈現，包含它的商業模式也符合此原則。因此如果GPhone當真，將會是Google史無前例打破自己的原則。

其二，現實問題。Google一直都是血統純正的網路公司，對於手機的軟硬體服務並無涉獵。儘管行動上網的普及，讓愈來愈多使用者透過手機應用Google服務（地圖服務Google Maps和GPS服務Dogeball），但Google並無硬體和軟體平台構築的經驗。就連網路電話第一品牌Skype也僅止於認可其他硬體廠商推出的產品，並沒有推出自有品牌手機的打算。

所以有專家推論，Google校園中的軟體天才們應該不會真的想介入擁擠的、微利的手機硬體市場，但是如果將GPhone發展成為所有手機品牌都可以使用的軟體平台，在上面發展五花八門的加值服務，而且可以從中收到現金，這聽起來更加有趣，不是嗎？
由此看來，GPhone不像是Google的商業策略，而更像是眾人想像、無中生有，與蘋果iPhone對抗的夢幻手機。

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。

「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。

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。

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。

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。

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。