二手新商機——迎接全民拍賣時代
二手新商機——迎接全民拍賣時代
2007.04.15 | 科技

掙扎了許久,我終於還是打了這通電話,請二手書店來家裡收書。當初裝潢房子時,只要能利用的空間都做了書架,可是一眨眼,書已經塞滿所有的架子,而且還蔓延到書桌、邊桌、茶几、甚至一堆堆疊放在地板上,像長春藤一樣放肆地滋生。曾經對於賣書這件事,不只情感過不去,還有一種莫名的罪惡感。但是隨著年歲漸長,明白有些書就像不合穿的衣服,徒留無益,反嫌礙眼占空間。

二手書店收書的服務令人很滿意,專業、迅速、不囉唆,估出來的價格也比我原先料想的要好,三兩下客廳一堆長物就消失不見,口袋還多出幾張鈔票,心情頓時大好。我想到我的衣櫃,一打開衣服就排山倒海掉出來。去年我拎了兩大袋衣服丟進社區公園的舊衣回收筒,裡面有好幾件根本沒穿過,如果能像書一樣可以轉手賣出去的話,行情應該不差。台灣沒有在院子賣自家舊物的文化,網拍倒是不錯的出路。但是大部份的人平常工作就已經忙得昏天暗地了,哪來閒工夫拍照、寫文案、post到網路上。如果有幸賣出去,還得確認匯款有沒有進來,然後要叫快遞,不然就得到郵局交寄。

《二手貨與新商人》一書呼應了我的想法。以美國為例,曾經在eBay上買賣過東西的人,絕大多數都是買家,賣家只占五%。但是這個市場卻愈來愈大,二○○四年eBay已成為美國第十一大零售商,僅次於沃爾瑪(Wal-Mart)、Home Depot和Kmart。台灣蒸蒸日上的電子商務情況也是相同,二○○六年市場規模已達新台幣一千四百五十二億元,其中網拍占比超過三五%,約五百一十四億元,幾乎是太平洋SOGO百貨一年營業額的兩倍,也遠遠超過台灣最大的百貨集團新光三越。

網拍潛力無窮,現在還只是開始。《二手貨與新商人》指出,美國人堆放在家中儲藏室裡不要的東西,保守估計總值至少有二千二百億美元,若拿到網路上去拍賣,打個兩折就比二○○四年eBay的營業額還要多上一百億元。需求是一定有的,正如同我塞爆的衣櫃;也不用擔心沒有買家,一個人的垃圾很可能是另一個人的黃金。前一陣子朋友來家裡玩,言談之間,提及要去買果汁機,我靈機一動地在久未打開的壁櫥裡像變魔術一樣,挖出三年前尾牙抽獎摸到的一台果汁機,賓主盡歡。可別忘了,「酒咁倘賣無」可是人類最古老的行業之一。

網路時代,正是二手貨買賣的大好時機。一是流通機制完備,商流、金流、物流俱足,便利、快速又安全;二是網路無遠弗屆,上網就能參與,參與的規模愈大,就愈能呈現需求與供給的真實樣貌,物品理想的價格也就出來了。這就是eBay創辦人歐米迪亞(Pierre M. Omidyar)的理念:網拍是最完美的商店。

《二手貨與新商人》指出,在網路上買賣二手貨,未來將會像上網一樣,成為生活中不可或缺的一部份。而距離這個不遠的未來,只差臨門兩腳:一是心態的改變,二是網拍服務商的加入。

網拍平台促進人們出清不需要的物品,從中獲取收入,可以同時改善精神和物質生活,從「賣」的這個角度而言,大部份的人是不會有心理障礙的,麻煩的反而是「賣」這件事的煩瑣細節。但是只要有需求,就有供給,正如股票買賣有經紀人一樣,所謂二手貨托售商這樣的服務形態正在美國崛起,連郵政業者也來搶搭這股風潮,推出快捷的遞送服務,力圖在網路時代開闢新商機。至於「使用」二手貨這件事,《二手貨與新商人》指出,名牌二手貨流通占網拍市場一定的業績占比,從而促進名牌業者加速推出更新的設計和商品,對整體市場具有正面的帶動作用。此外,因應仿冒的問題,也興起了所謂第三方品質認證的服務型態。

根據《二手貨與新商人》指出,網路二手貨拍賣市場帶動起各式各樣的服務商,正是網拍時代來臨的前兆,「放手經濟」即將來臨,我們所有的物品都只是暫時性的資產。未來,任何人只要知道如何善用自己手中物品的價值與效用生命週期,就能以較少的成本,過著更富足的生活。
嗯,聽起來很好,雖然有些不可思議。首先,只要有人可以來我家處理那些已經不需要的衣物,我就什麼都相信了。 

 

二手貨與新商人 

作者:丹尼爾.尼桑歐夫    譯者:林錦慧
出版社:商智文化    出版日期:2007年1月 

交易透明的線上二手消費品市場(如eBay)日益普及,使得消費行為開始出現典範轉移。現在有愈來愈多的消費者會在購買商品後,先使用一段時間,然後再賣掉,以便購買次世代產品。在這種短暫持有的趨勢下,消費者會不斷替換手中的物品,所以社會開始從「積聚」的心態,轉變成偏向「拍賣文化」的消費邏輯。這種轉變不僅會對商業環境造成重大影響,對社會主流文化與價值觀同樣影響深遠。「不在乎天長地久,只在乎曾經擁有」,說準了現代人的消費胃口。提供商品鑑定、開闢二手通路、商品修復及包裝、私人銷售助理、託售中心,都可以在二手通路市場引發全球連鎖升級消費大潮下,用小商機創大事業。 

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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