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作者簡歷
本文作者蘇基明 Jimmy， 為 CYBERBIZ（順立智慧股份有限公司）創辦人與 CEO。曾任職晨星半導體、瑞昱半導體與明基電通，以電子業累積的實務經驗和工程師的邏輯思維與執行力，於 2014 年創辦 CYBERBIZ，因應零售數位轉型趨勢，建構品牌官網、智能 POS、智慧倉儲與跨境電商一站式新零售解決方案，透過軟硬體整合與 AI 大數據，打造電商共榮生態圈，推動電商產業不斷升級與發展，協助品牌進行數位轉型與全球化佈局，朝向電商無國界、貨暢其流的目標邁進。

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這篇文章 【執行長專欄】告別拼湊式平台！為什麼企業級智慧營運中樞才是AI代理人的最強大腦？ 最早出現於 CYBERBIZ 電商部落格。

邁入 2026 年，零售產業正面臨思維轉向的關鍵時刻。回顧過去一年，從 NRF 零售大展到各大產業論壇，話題總離不開「GenAI（生成式人工智慧）」與「Agentic Commerce（代理商務）」。不過，當經營者們熱衷於探討 AI 如何優化前端導購時，支撐企業獲利模型最關鍵的隱形變數，或許是供應鏈的「處理效率」，這也將成為這波 AI 浪潮下真正的決勝戰場。

台灣擁有世界級的物流基礎建設，數位轉型的深度令人驚艷，無論是 AI 材積辨識、自動化分揀系統，甚至是數據化的路徑演算，服務密度與精準度已具有與其他先進國家比肩的實力。當前零售業面臨的挑戰在於外部物流端已具備高效能的配送實力，但部分自營品牌內部的訂單處理流，仍有一定程度的優化空間。

當 AI 能在 0.1 秒內幫你導購，若品牌內部的揀貨與調度無法跟上速度，這中間的時間差，便會形成利潤流失的缺口。2026 年的零售戰役，決勝點在於誰能透過「軟硬整合」，消除內部流程的斷點，無縫接軌這波速度紅利。

當「人力紅利」轉為「結構性缺工」，供應鏈即是競爭力

過去十年，電商的邏輯是「流量為王」，只要導流進來，商品晚兩天送達似乎還能被接受，近幾年，消費者期待能隔日甚至當日收到商品，看看國際巨頭的動作就能知道端倪，Amazon 在近期宣布進一步擴大「當日達 (Same-Day Delivery)」的覆蓋範圍，核心策略不再是殺價，而是「速度」；與此同時，UPS 與 FedEx 等國際物流巨頭連續兩年調漲運費，由此可知「運送」這件事變得越來越昂貴且珍貴。

這股壓力在台灣非常明顯，從第一線的招募現況就知道，2025 年台灣正式邁入「超高齡社會」，勞動力人口紅利退場，這對零售業造成結構性衝擊。過去，物流效率可以靠「人海戰術」堆疊；現今，倉儲與物流人員已成稀缺資源。

許多零售品牌傾向採取 D2C 自行出貨模式，這在過去確實具備成本優勢，但面對現在「訂單碎片化（高頻次、低客單）」與「物流配送費用提升」的雙重趨勢，傳統依賴人力堆疊的作業模式，邊際效益正在遞減。

這對企業獲利形成一個巨大的雙重夾擊，一端是消費者耐心的遞減，大家期望今天買、明天到，甚至當天到，另一端是物流配送費用的飆升，缺工導致人力成本上漲，傳統物流模式越來越貴。在這樣「高成本、高標準」的雙重夾擊下，如果仍依賴單一倉庫發貨，面對越來越多的訂單與越來越少的人力，不僅速度輸給競爭對手，光是跨縣市的配送成本，就有可能侵蝕掉原本的毛利。

未來的競爭力，取決於否用系統的效率來彌補人力的缺口，打破「倉」與「店」的界線，將庫存配置在離消費者最近的地方，才是新時代的生存之道。

戰場一：讓倉庫數據系統化是多通路與缺工時代的唯一解方

在企業規模化的過程中，倉儲管理面臨兩大挑戰是多通路管理與知識傳承斷層，隨著銷售通路多元化，許多品牌同時經營官網、momo、蝦皮等多個平台。過去，倉管人員需要人工登入不同後台、手動匯出訂單、再人工校對庫存，不僅多工，也容易發生超賣或漏單的錯誤。

這就是為什麼我們不斷強調智慧倉儲系統 (WMS, Warehouse Management System) 的戰略價值，不是要取代人，而是要讓營運「標準化」，第一層意義在於「集中管理的大腦」，系統串接各大通路平台，能自動拋接訂單、即時同步庫存，無論訂單來自哪裡，都能自動彙整，免去人工輸單與對帳的繁瑣，讓營運從「人治」轉向「系統治」。

第二層價值在於解決「經驗斷層」，企業依賴資深同仁的經驗來記憶儲位與動線，高度依賴「人治」的模式，在訂單峰值（如雙 11）時容易成為產能瓶頸。透過系統的智慧篩選功能，倉管人員可以快速將龐大的訂單依照屬性（如單品、多品項或特定商品組合）進行分類，系統會進一步依據商品儲位，自動運算出最短揀貨路徑。將變動性極高的「找貨」作業，轉化為標準化的「執行指令」，依照系統指引的順序，走一趟就能精準地把該拿的貨一次集結完畢，大幅減少的移動步數。

實務數據證明，當多通路訂單被自動整合，揀貨路徑被系統優化後，即便是新進人員，面臨雙 11 大量訂單時也能維持且擴增產能，能有效緩解缺工壓力，縮短內部的訂單處理時間，讓品牌以最高的效率，對接外部物流商的高效運能。

門市轉型為快速出貨中心，將店面庫存轉化為流動的線上營收。圖／ Pexels

戰場二：門市不只是賣場，更是離客人最近的「出貨站」

提升倉庫內的效率，下一步是縮短「最後一哩路」。

這幾年，從 Walmart 到 Uniqlo，全球零售巨頭都在做同一件事，就是 Store as a Warehouse（門市即倉庫）。Walmart 最成功的策略之一，是將全美 4,700 家門市轉型為「出貨中心」，直接從門市發貨給網購消費者，大幅降低物流成本與時間。

純電商的硬傷在於「遠」，但實體零售品牌擁有遍布全台的門市，這就是手中最大的王牌，2026 年的 OMO（線上線下整合），核心概念是把門市變成「小型物流點」，試想一個場景，住在台北大安區的顧客下單，系統判斷大安門市有貨，直接指派店員包裝，並呼叫即時配送車隊，30 分鐘內送達，這比從桃園總倉發貨快一天，更能讓貨暢其流、善用人力，提高出貨效率。

但為什麼台灣許多老闆知道這個趨勢，卻不敢做？最大的心魔在於「數據信任度」。

最尷尬的情況是網路上顯示有貨，店員轉身去拿，卻發現架上那件衣服剛被現場客人買走，這種「庫存不同步」導致的超賣與客訴，是推動 OMO 的最大阻礙。更嚴重的是，在 Agentic Commerce（代理商務）時代，庫存數據的落差將直接影響 AI 的判斷，演算法會判定你的供應鏈不可靠，進而將你的商品從推薦名單中移除。換句話說，庫存不準，失去的不只是當下的訂單，更是未來的流量資格。

這個問題的解決方案，不能靠「串接」，必須靠「原生整合」，這正是 智能 POS 存在的意義，它不該只是一台收銀機，而是即時控管庫存的管理員，當 POS（硬體）與官網（軟體）是同一套系統核心時，數據才能做到同步。只有當老闆與店員都對庫存數據有 100% 的信任，門市才能真正轉型為快速出貨中心，將「店面庫存」轉化為流動的「線上營收」。

讓倉庫數據系統化是多通路與缺工時代的唯一解方。圖／ Pexels

AI 夠不夠聰明，取決於數據是否「零時差」

回到 2026 年的競爭局勢，AI Agent 的崛起意味著商業決策將越來越快，上述提到的「智慧倉庫導航」與「門市即時出貨」，聽起來很美好，但為什麼 80% 的企業做不到？

原因往往出在系統的「破碎化」，很多企業在數位轉型時，採取找不同的廠商，進行採購策略，官網找 A 廠商做，POS 用 B 廠商的舊系統，倉庫管理又買 C 廠商的軟體。這導致數據整合過程中，稍有不穩，線上線下的資訊就斷掉。

AI 夠不夠聰明，取決於數據是否「零時差」，如果 POS 機刷過條碼後，要等 10 分鐘才能回傳總部，那再強大的 AI 也無法精準調度庫存，更不用說要讓 AI Agent 幫你賣東西。

這也是為什麼我們堅持要做市場上少見的「軟硬體整合原生團隊」，只有當官網、POS、WMS 都在同一個生態系下運作，不需要透過第三方翻譯數據時，企業才能真正擁有「大腦（軟體）」指揮「手腳（硬體）」的敏捷力，這種一站式的原生數據環境，才是企業在 AI 時代最核心的基礎建設。

2026 年，快者生存，軟硬整合者得天下

回顧 2025 年的零售變局，我們會發現一個清晰的分水嶺，贏家往往不是擁有最新 AI 模型的企業，而是那些擁有將軟硬體整合執行力的品牌。

在 2026 年，零售業的比拼將回歸到最樸實的物理世界，誰的出貨流程更有效率、誰的庫存算得更準。這場仗，光靠行銷的創意是不夠的，仰賴紮實的後端基本功，別讓拼湊的系統成為轉型路上的隱形路障，當大腦（軟體）發出指令時，手腳（硬體）必須能即時反應，這才是不被時代淘汰的唯一解方。

數位轉型是一場沒有終點的馬拉松，起跑時的裝備決定能跑多遠，在這個講求速度的時代，唯有先把地基打好，讓數據流動暢通無阻，才能穩健地跑在最前面，這才是面對未來變局最堅固的護城河。

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作者簡歷
本文作者蘇基明 Jimmy， 為 CYBERBIZ（順立智慧股份有限公司）創辦人與 CEO。曾任職晨星半導體、瑞昱半導體與明基電通，以電子業累積的實務經驗和工程師的邏輯思維與執行力，於 2014 年創辦 CYBERBIZ，因應零售數位轉型趨勢，建構品牌官網、智能 POS、智慧倉儲與跨境電商一站式新零售解決方案，透過軟硬體整合與 AI 大數據，打造電商共榮生態圈，推動電商產業不斷升級與發展，協助品牌進行數位轉型與全球化佈局，朝向電商無國界、貨暢其流的目標邁進。

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這篇文章 【執行長專欄】供應鏈效率成零售業決勝點！AI 導購 0.1 秒成交，智慧倉儲如何解決出貨慢痛點？ 最早出現於 CYBERBIZ 電商部落格。

一、Cursor 是什麼？它跟 VS Code 有什麼差別

（一）Cursor 的定位：AI 原生的程式碼編輯器

Cursor 是一款把 AI 深度整合進編輯器流程的程式碼編輯器，主打「在同一個工作空間」完成提問、改碼、重構、除錯與產測試等任務，而不是把 AI 當成外掛功能。

官方也把它定位成「用 AI 寫程式的方式」，強調編輯器與 AI 協作的工作流。

（二）Cursor 跟 VS Code 的差別：介面相近，但工作方式不同

如果你原本就習慣 VS Code，Cursor 的上手成本通常不高，因為它是基於 VS Code 的開源程式碼基礎延伸而來（常被描述為 fork），擴充套件與常見操作邏輯也相對接近。

差別在於：VS Code 多半是「你寫程式，AI 在旁邊補完」；Cursor 則更偏向「你用自然語言描述目標，AI 直接在專案裡動手改」。

（三）適合哪些人：新手、前後端、資料與自動化、團隊協作情境

• 新手與轉職者：遇到錯誤訊息、看不懂專案結構時，可以直接在專案脈絡裡提問，減少在不同頁面來回切換的成本。
• 前後端與全端：需要跨檔案改動（例如 API 介接、狀態管理、元件拆分）時，Cursor 的「理解整個 codebase → 產出修改」通常比單點補完更省時間。 
• 資料、腳本、自動化：想快速產出可執行的範例、重構既有流程、補測試與文件，也很適合用 Cursor 把「意圖」轉成「可跑的改動」。 
• 團隊協作：當需求以任務方式拆解（例如先重構再補測試），Cursor 的 Agent 類功能更貼近實務流程，適合拿來做第一輪草稿與批次修改。

二、Cursor 主要功能整理：你會用到的 8 個能力

（一）Tab 自動補全：不只補單字，而是預測你下一步要做的改動

Cursor 的 Tab 補全主打「下一步動作預測」，常見情境像是：補一整段程式碼、順手把相鄰幾行一起調整、把小錯字一併修正，讓你在不離開編輯狀態下把修改一路推進。 

（二）Chat 提問：針對當下檔案與專案脈絡直接問

你可以把問題丟給 Cursor 的對話介面，例如「這段為什麼會報錯」、「這個 function 的輸入輸出是什麼」、「把這段改成可讀性更高的寫法」，它會以專案內容作為上下文來回答，而不是只給泛用範例。

（三）Inline Edit：選取程式碼，透過指引把同一段直接改到位

Inline Edit 的用法很直覺：圈選一段程式碼 → 輸入你想要的改動（例如「改成 early return」、「抽成 helper function」、「補上錯誤處理」）→ 讓 Cursor 在原地完成改寫。

官方文件也把快捷鍵與操作流程寫得很清楚，適合拿來當日常主力。 

（四）Agent 模式：把「多步驟、多檔案」任務交給它跑完整流程

當需求牽涉到跨檔案修改（例如新增功能、重構模組、修一串連鎖錯誤），Agent 會自行探索 codebase、編輯多個檔案，必要時也會執行指令與嘗試修正錯誤，最後把結果交回來讓你審查。

（五）跨檔案理解：用 codebase context 把「你專案的寫法」學進回答裡

Cursor 的核心優勢在於它不只看單一片段，而是把專案結構與既有寫法納進上下文，讓產出的改動更貼近你現有的架構、命名風格與模組分工，減少「看起來能跑，但不合你專案」的落差。

（六）Rules 規則設置：把團隊習慣、規範、禁忌寫成可持續套用的指引

如果你不希望每次都重講一次（例如 lint 規則、命名規範、資料夾結構、測試偏好），可以透過 Rules 把這些要求變成長期指引，讓 Cursor 在產碼與改碼時更一致。 

（七）重構與生成：從「想要的結果」反推可合併的改動

不管是把一段邏輯拆乾淨、把重複程式抽出共用、把舊寫法改成更一致的 pattern，Cursor 都很適合用「目標導向」的方式處理：你描述要達到什麼狀態，它回傳一組可 review、可回滾的修改。

（八）多代理與更長任務：用平行工作流加速大型修改

在較新的介面與工作流中，Cursor 提供多代理（multi-agents）概念，讓你把同一個目標拆成多條任務線平行處理，適合用在「一邊重構、一邊補測試、一邊整理文件」這類需要分工的改動。

三、怎麼開始用 Cursor？安裝、設置與上手流程

（一）下載與安裝：先選對你的作業系統版本

最省事的方式是直接造訪 Cursor 官方下載頁，依你的裝置選擇對應版本（例如 Windows x64、Windows ARM64、macOS ARM64、macOS x64、Linux 等），下載後照一般安裝流程走即可。 

（二）登入與基礎設置：把「隱私」與「索引」先調到你安心的狀態

Cursor 會提供像「Privacy Mode」這類隱私設置；官方也說明啟用後，模型供應商會採用 zero data retention，並強調不會用你的程式碼做訓練。 

另外，Cursor 有「codebase indexing」功能，預設會對你開啟的專案做語意索引（也可在設置中關閉），並支援透過 `.gitignore` 或 `.cursorignore` 排除不想被納入的檔案與資料夾。

（三）匯入 VS Code 使用習慣：擴充套件、快捷鍵、設定先搬過來

如果你原本用 VS Code，可在 Cursor 的設定頁面找到 VS Code Import 功能，透過匯入把常用擴充套件與設定搬到 Cursor，先把工作環境「還原到熟悉的樣子」，上手速度會快很多。

（四）新手最快上手的 3 步驟練習：問、改、整包重構

1. 在專案內提問：先用 Docs 建議的方式，針對當下檔案或功能直接問（例如「這段在做什麼」、「錯誤可能在哪」），讓 AI 先把脈絡講清楚。 
2. 用 Inline Edit 改一小段：挑一段你最不滿意的程式碼（命名、重複、例外處理），用一句話指引它改寫，養成「小改動、可檢查」的節奏。
3. 把規範寫成 Rules：把你想長期套用的規則（命名、資料夾結構、測試偏好、框架慣例）寫進 Project / Team / User Rules，讓後續生成與重構更貼近你的專案風格；官方文件也提到可以用 `AGENTS.md` 之類方式維持一致的指引。

四、Cursor 付費方案與常見問題：值不值得、怎麼選

（一）方案怎麼看：先用「使用情境」決定，不要只看價格

Cursor 官方把方案拆成個人與團隊兩條線：團隊版（Teams）標示為每位使用者每月 $40 美元，重點放在共享規則與對話、集中帳務、使用狀況報表、組織層級的隱私設置與權限控管，並提供 SSO 等功能。

如果是個人使用者，官方文件也提到各方案會包含一定額度的 agent 使用量（以 API 成本計），超出後採用額外計費或用量機制來延伸。

簡單抓邏輯：你需要「跨檔案大量改動」與「長任務」→ 方案就越偏向 Pro 以上；你需要「團隊規範一致、權限、稽核」→ 直接看 Teams / Enterprise。

（二）什麼情況值得付費：用 3 個指標自我假設測試

你每天改碼頻率高：如果你常做重構、補測試、修 bug、搬模組，付費的價值常出現在「少切工具、少來回、一次改到位」。

你專案很大或很複雜：越需要 codebase 脈絡理解，Cursor 的強項越容易放大。

你想把規範寫成可重用的指引：例如命名、資料夾結構、測試偏好、框架慣例，透過 Rules / `AGENTS.md` 固化後，後續每次生成與重構都更一致。

（三）安全與隱私：先看「你要防什麼風險」，再決定怎麼設置

Cursor 官方的 Data Use / Privacy 說明提到，在特定隱私模式下會啟用 zero data retention，並且聲明程式碼不會被儲存或用於訓練（包含第三方模型供應商）。

但就算使用自己的 API key，請求仍可能經過 Cursor 後端做提示詞組裝，這代表你要把「資料仍會流經 Cursor」納入風險評估。

實務建議：公司專案或敏感程式碼，先對齊內部規範（例如可不可以上雲、可不可以外送程式碼片段），再決定是否啟用隱私模式、忽略規則（`.gitignore` / `.cursorignore`）、團隊層級控管等作法。

（四）FAQ：新手最常問的 3 題

Cursor 可以取代工程師嗎？

多數情境比較像「把工程師的動作變快」，特別是重構、補測試、整理文件與除錯方向整理；產出仍需要你 review 與負責。

新手適合用嗎？

適合，但要把它當「教練＋加速器」：先問脈絡、再做小段改動、每次改完都自己驗證，學習曲線比較穩。

不建議硬用的情況？

需求或規格本身不清楚、缺少測試與驗證指標、或你無法判斷輸出對不對時，Agent 容易把錯誤放大，反而增加返工成本；官方也建議先給計畫、給成功標準、用測試與 lint 當回饋訊號。

五、用 Cursor 加速產出，再用 ADBest 自動化工具把行銷方向拉回正軌

當你用 Cursor 練習寫程式、生成文章架構、整理資料時，很快就會發現：AI 很會幫你加速，但不一定會直接提醒你「方向有沒有偏」。速度快，如果方向錯，就只是把錯誤放大，走更遠。

而在行銷與網站經營上，這種落差更明顯。你可能每天產出不少內容、也投放不少廣告，看起來忙得很充實，但 SEO 排名沒起色、轉換率也沒有跟著上來，真正卡住的點常常不是「產出不夠」，而是「不知道該先修哪裡、修完會不會有效」。

有鑑於此，ADBest 已開發一套 SEO 表現分析的自動化工具，目標是把你散落在各處的網站數據串起來，透過 AI 自動生成數位報告，協助你快速看懂行銷系統的健康度。

更重要的是，系統不只做彙整，還會把「目前最該優先優化的項目」直接列出來，並嘗試用可量化的方式預估修正後可能帶來的影響，讓每一步優化都有更明確的依據。

Cursor 負責把產出速度拉高；ADBest 的自動化工具負責把判斷與修正變得更精準。當你同時擁有「快」與「準」，行銷成效才真正有機會穩定往上走。想知道這套工具怎麼協助你的網站更有效率地成長，歡迎直接與 ADBest 聯繫。

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零售商業版圖重塑：生態整合成勢，AI驅動競局加速
AI賦能新零售進化 CYBERBIZ助攻智慧轉型與個人化體驗

｜本文由作者 ADBest SEO 授權 CYBERBIZ 電商編輯、刊登。｜

這篇文章 【 ADBest 專欄 】Cursor 是什麼？一篇搞懂 AI 程式碼編輯器特色、功能與適合誰用 最早出現於 CYBERBIZ 電商部落格。

在剛落幕的2026 NRF全美零售聯合會大會上，Google 執行長皮采（Sundar Pichai） 投下了一枚震撼彈，正式宣告零售業進入 「Agentic Commerce」（代理商務） 時代。
他不僅是預測，更直接發布了戰略藍圖：AI Agent將具備跨平台自主執行任務的能力。

Google攜手Shopify、Etsy、Walmart等全球零售與電商巨頭，共同制定並推動「UCP 通用商務協議」開放標準，這意味著購物不再受限於單一網站，消費者能在Google搜尋與 Gemini中直接完成交易；Google更開放商家在搜尋結果中整合品牌專屬的「AI Business Agent」，等於讓品牌在流量入口擁有一個 24 小時運作、能主動導購的智慧店員。

這股浪潮並非Google獨舞，OpenAI近期也推出了「Buy it in ChatGPT」功能，讓對話直接轉化為訂單；Shopify 則全力推動「AI Commerce at Scale」，這些科技巨頭的動作都在指向同一個未來：

購物行為將從「人找貨」進化到「貨找人」，甚至是「由AI幫人找貨」的代理商務時代。

在這個場景中，許多品牌主將面臨一個挑戰：當官網數據混亂、庫存無法即時同步，這些缺乏標準化結構的資訊，對AI來說就像是無法解讀的亂碼；一旦商品資訊難被判讀或即時驗證庫存，無法進入AI的商品推薦名單中，最終就會在無形中被默默過濾——這將影響不只是流量下滑，更是從市場上徹底消失。

面對來勢洶洶的AI Agentic浪潮，品牌該如何避免成為數位世界的隱形人？

答案不在於去開發最新的AI模型，而在於回歸商業本質，打造能與這些巨頭平台對接、實現「零點擊商務」的數據基建。

迎接「零點擊商務」時代，當AI幫消費者做決定

試想一個場景，時間來到2026年「雙11購物節」，你的顧客不再緊盯手機螢幕比價，也不再瘋狂切換分頁搶優惠券，他只需要對著手機輕聲說道：「幫我找一套適合乾性肌膚、預算3000元以內的保濕組合，明天送到。」

幾秒鐘後，手機裡的AI助理回報：「已為您下單A品牌的組合，根據您的膚質數據與過往評價，這是最佳選擇，預計明天上午抵達。」

這不是科幻電影，而是即將發生的現實。消費者不再需要花時間點擊網頁、比價，他們僅需要提出一個問題，就能夠直接得到購物的結果；在2026年，電商的戰場將從爭奪人類的注意力，轉移到爭奪演算法邏輯。

當Google的「Gemini Enterprise for CX」已經能整合線上客服與線下門市助手，並透過 AI自主完成導購時，消費者將擁有自己的AI採購代理人，它們理性、高效，只看數據說話。

這種行為的轉變將翻轉既有的商業模式，這也是我近年不斷提到的「零點擊商務 」（Zero-Click Commerce）。

所謂零點擊，指的不是消費者沒有需求，而是購物路徑被極度壓縮。

過去品牌必須透過層層行銷漏斗，從引發興趣、引導點擊到說服下單，每一步都在爭奪流量；但在代理商務時代，搜尋、比價、到結帳的繁瑣流程正在被AI代理人取代。

AI代理人的介入，將導致傳統行銷漏斗的中段「考慮與評估」被壓縮，消費者不用再花時間反覆比價與猶豫，因為AI會在瞬間完成最佳化決策與推薦，品牌過去依賴的再行銷或流量曝光廣告效益將大幅減少。

在零點擊商務中，品牌勝敗關鍵在於，當AI撈取數據推薦的那一刻，你的資料是否準確且具競爭力、出現在推薦名單中。

這對品牌的衝擊在於，行銷戰場將從感性說服轉移至數據競爭。

當決策權移交給追求效率的演算法時，競爭力不再取決於廣告素材多吸睛，而是你的數據是否具備可讀性與即時履約力；在這場賽局中，AI不會被文案感動，它只會被數據說服。

拒絕數據孤島：建構「AI讀得懂」的數位資產

要贏得這場生存戰，第一步不是導入多昂貴的AI工具，而是先打通你的數據任督二脈，落實OMO全通路整合。

許多企業主常問我：「為什麼我的商品有點擊，最後卻沒成交？」原因往往出在數據斷層。

試想，當AI試圖幫顧客下單時，你的官網顯示有貨，但實體門市其實已經調撥走最後一件庫存，這種資訊落差會讓AI立刻判定交易失敗，也許就會將你的品牌從推薦名單中移除。

在我們服務五萬多家客戶過程中，見證了許多品牌透過整合第一方數據實現的創新服務。

以某家保健食品品牌為例，透過分析消費者的訂購頻率與商品偏好，推出多種受歡迎的訂閱組合，為品牌帶來穩定的收入來源。

這顯示當數據能形成閉環，並支持即時決策，才能成為品牌創新與成長的關鍵推動力。

「全通路管理」在此時顯得格外重要。無論是要讓顧客的Agent或品牌內部的AI運作，前提都是商品資訊與訂單管理必須統一；透過將線上官網與線下POS的庫存、會員標籤、交易紀錄即時同步，品牌才能讓AI讀得懂；透過數據流動暢通，才能精準預測需求，邁向自動化的第一步。

擁抱智能客服：現在就開始訓練你的「AI智慧店員」

在Agentic Commerce時代全面來臨前，現在是品牌練兵的最佳時機，我們不需要等待未來，現有工具就能開始訓練品牌的AI對話能力。

隨著Google宣布將在搜尋結果中整合商家的 「AI Business Agent」，未來，消費者可能直接在Google搜尋列與你的品牌AI對話。

如果品牌連在自家官網都無法流暢應答，又該如何面對Google上億次搜尋的即時考驗？

這正是導入AI客服的戰略意義，透過整合LINE、Facebook與官網訊息，讓AI客服能自動處理80%如查訂單、問運費等重複性問題，除了節省人力之餘，更能成為品牌與消費者溝通的數據中樞。

透過現在累積消費者的提問數據與語意，讓品牌習慣與演算法共存，訓練AI學會「如何像個金牌店員般回答」；未來當Google開放串接Brand Agent時，才能無縫接軌，成為24小時在線的智能客服王牌。

另一方面，隨著Google NRF發布的「Direct Offers」機制，允許品牌在AI對話中即時拋出優惠，行銷將不再是廣撒網，而是基於當下情境的精準預判。

透過自動化行銷系統偵測顧客行為，例如「瀏覽過商品卻未結帳」等情境，並在準確時間點自動觸發優惠推播，這種「在對的時間、給對的人、推對的資訊」的能力，正是未來 AI 代理商務的核心——

把繁瑣的流程交給工具，把珍貴的人力用於優化銷售策略，這才是科技賦能的佈局關鍵。

品牌如何勝出，速度將成為重要關鍵

AI再聰明，終究無法瞬間移動實體商品，當代理人瞬間完成比價與下單後，決勝點就會回到物理世界：誰能送得最快？

物流體驗，將是零點擊商務能否完美落地的最後一塊拼圖。

如果下單過程極致滑順，送貨卻要等上一週，消費者的體驗就會瞬間降低；這也是為什麼電商業者必須持續優化倉儲與物流網絡，並佈局跨境電商物流。

完善的物流網絡，能讓消費者從「需求產生」到「商品到手」的過程無感且順暢。在 2026年，速度不僅是服務，更是品牌勝出的關鍵。

迎接AI商務時代，回歸商業本質

隨著Google、OpenAI與 Shopify等各大零售與電商巨頭的佈局展開，Agentic Commerce的時代或許用不到一年就會全面普及，但企業的數據體質調整與佈局，需要現在就開始。

不要等到2026年底，才發現自己的品牌在AI的世界隱形；此刻品牌最迫切的任務，是打破線上線下的數據孤島，讓資訊整合為讀得懂的標準化資產，並開始累積高價值的數據，提前佈局未來的自動化銷售場景。

未來的競爭，不再只比價格與流量，而是比誰擁有最扎實的資料地基，早一步佈局，就早一步啟動數據的複利效應。

在AI時代，只有能駕馭數據的企業，才能掌握勝出關鍵。

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商周｜發布日期 2023年09月05日

「會員」可說是零售品牌電商的命脈。在激烈的電商戰場上，如果能擁有一群認同品牌的忠誠鐵粉，對於電商而言，絕對是成功的基石。

然而，電商在經營會員時，往往也遇到許多瓶頸，導致會員帶來的效益受到限制。這些瓶頸包括：不消費的會員比例太高、新會員的重複購買率太低，以及會員流失嚴重等。

事實上，高效的會員經營，必須建立在數據與科技的基礎上，才能實現高敏捷性的經營。

但是，品牌電商在選擇適用的行銷技術（MarTech）時，卻面臨新的難題。例如：當品牌電商需要多元化的技術工具，卻很難由同一家系統廠商來滿足，而必須自行設法整合來自不同廠商的工具。其次，由於大部分的技術服務業者，較重視大型電商客戶，套裝產品的定價也較為高昂，對於中小型電商而言，成本難以負擔。這些問題，簡直讓電商經營者傷透了腦筋！

CYBERBIZ APP MARKET 大幅降低MarTech使用門檻

身為電商系統龍頭業者，CYBERBIZ深知會員經營對電商的重要，為了協助電商經營者解決經營難題，早在2020年，就推出了APP Store，並在2023年（今年），更名為APP Market擴充服務市集，攜手多家MarTech合作夥伴，為電商客戶提供深具靈活性的技術工具，讓客戶能夠輕鬆選用、自由組裝，用更合理的價格，打造最適合自己品牌的經營工具組合。

CYBERBIZ APP MARKET的應用，可說一舉打通了零售電商在MarTech的任督二脈。自此，電商經營者在選擇行銷服務與工具的難度大幅降低。原因無他，就是由於CYBERBIZ技術團隊早已協助電商經營者收集彙整了相關資訊，一站式集結了行銷漏斗上各階段的眾多服務與工具，讓商家可以針對需求，直接找到解決方案，節省了大量評估時間。

更關鍵的是，由於CYBERBIZ APP MARKET上的眾多工具早已與CYBERBIZ系統完成整合，對於CYBERBIZ商家而言，完全不需自行進行整合，只要「一鍵啟用」，就能立即使用這些客製化服務。例如CYBERBIZ APP MARKET上提供會員經營服務，像是紅門互動、Super8和發燒互動等廠商就約莫20家，可提供商家做選擇。

Eagleeye CDP，力助電商有感提升會員經營品質

「疫情衝擊之下，許多實體店家流失客戶；同時，電商又因為cookie紅利退場，難以追蹤用戶，達不到以往的成效。這時，更需要自動化的行銷系統，來讓會員回流，並提高會員價值！」在CYBERBIZ APP Market上提供Eagleeye CDP顧客數據平台的紅門互動（Reddoor）業務總監吳承恩說。

吳承恩指出，Eagleeye CDP服務提供「123自動人」三大特色，能用低於1位行銷專員薪資的費用，實現24小時自動化會員營運。同時，只要2週就能夠快速導入上線；3個月內，商家就能有感體驗到會員經營效率的提升。

「快速啟動，加上優惠的的服務價格，就是Eagleeye與CYBERBIZ合作帶給商家的效益！」吳承恩說，「123自動人」的目的在於能快速串接數據，打通數據節點，透過數據驅動行銷自動化，迅速產生行銷成效，並且追蹤及優化每次行銷對營收的貢獻。

例如，某家大型連鎖文具品牌，就利用這項CDP服務，成功整合線上線下會員的資訊，再搭配「貼標」功能，運用AI進行分群分眾，使用行銷自動化工具，給予個人化推播。如此一來，避免了各分店重複發送行銷簡訊，一年內就節省了數百萬元簡訊費用，讓再行銷推播成本降低30％，更在導入2個月後，就看到促活用戶的明顯成效。

另有一家食品大廠，原本的痛點，就是由於產品大多透過大賣場與便利商店銷售，因而無法自行掌握消費者數據。在使用Eagleeye CDP後，不僅會員數在8個月內從30萬暴增到80萬，更成功掌握了消費者輪廓，成為品牌行銷的重要資產。

「電商採用Eagleeye CDP最顯著的效益，就是獲客成本可以大幅降低，並且實現裂變行銷，讓老客戶幫忙帶進新客戶！」吳承恩說，高效的CDP會員經營服務，更能協助電商邁向行銷5.0，實現敏捷行銷。

Super 8聊天機器人自動化行銷，讓客服更有溫度，同時帶進高轉換率

「現在電商的痛處之一，就是人力缺乏，因此更需要引進AI來協助行銷工作！」Super 8雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍說。

基於此一需求，Super 8與CYBERBIZ合作提供了聊天機器人自動化行銷服務，以及電商客戶數據整合模組，解決了許多商家的難題，也大幅降低了導入的成本。解決了許多商家的難題。陳子龍指出，現在電商的客戶來自各種不同的渠道，亟需引進AI，來改變電商客戶服務流程。

陳子龍說明，Super 8解決方案的強項，即在於整合了LINE, Messenger, IG和WhatsApp 及官網插件五大渠道，提供完整的客服功能，協助商家輕鬆實現行銷自動化，以更具成本效益的方式，提升客服的品質。

今年起，Super 8更與微軟Azure Open AI合作，融入企業級ChatGPT技術，加上多年累積的億級對話數據及微調AI模型，大幅強化客服聊天機器人的能力，能夠根據閱讀品牌的說明文件、常見問題等來進行智能對答訓練，自動生成跨平台的的智能機器人。這些自動生成的機器人，可以根據客戶的提問來做回答，也可以根據問答的答案打上標籤，輕鬆做到分眾行銷。

「以『人』為出發點，有溫度的行銷，才是引進MarTech的用意，這也是Super 8的強項！」陳子龍舉例，某家販售美容產品的業者，由實體跨入線上銷售，並同時發展跨境電商。由於客戶在購買前常需要大量的詢問，對於客服人員而言，工作量相當龐大。在使用Super 8服務後，短期內，就降低了70％的人工客服工作量。不僅如此，更由於富有人性溫度的AI自動化客戶關懷服務，客戶的回購率更是大幅提昇。

此外，某大時尚品牌，也藉助於Super 8服務，在新品上市的預熱活動中，達成了90％以上的驚人轉換率。更有醫美診所運用Super 8聊天機器人，自動化進行病人的術後關懷工作，基於數據，進行精準客服，讓服務更有溫度。

「獲取一位新客戶的成本，是留住一位老客戶的五倍以上！」陳子龍指出，正因為如此，新零售電商更需要引進AI客服技術，實現全自動化的顧客旅程，讓ROAS（廣告投資報酬率）以倍數成長。

超強MarTech軍火庫，成為電商堅強後援

「CYBERBIZ攜手眾多MarTech合作夥伴，就是為了降低門檻，幫助電商更容易實現高效的會員經營！」CYBERBIZ創辦人蘇基明說，CYBERBIZ APP MARKET提供的解決方案，涵蓋了完整的客戶旅程。在會員經營上，AI化的自動行銷工具，能大幅提升會員經營的品質，有效提升轉換率，並提高客單價，為電商的經營帶來莫大的效益。

蘇基明指出，CYBERBIZ APP MARKET也將持續納入多種高效能的MarTech方案，為零售電商在邁向新零售的路上，提供最堅強的後援。

CYBERBIZ：https://www.cyberbiz.io/
紅門互動：https://www.eagleeye.com.tw/
Super8：https://www.no8.io/contact

這篇文章 CYBERBIZ攜手MarTech夥伴，提供最強軍火庫，協助電商實現自動化會員經營！ 最早出現於 CYBERBIZ 電商部落格。

2023臺北上海城市論壇今(30)日在上海東方濱江大酒店舉行，主題為「新趨勢，新發展」，主論壇結束後，接續舉辦低碳永續城市、智慧醫療及數位經濟等3場分論壇。數位經濟分論壇由北市府產業發展局、資訊局與上海市經濟和信息化委員會共同主辦，以「數位新經濟，發展新機遇」為題，邀請上海市經信委張英副主任，以及臺北市資訊局陳慧敏副局長，探討智慧化公共治理與服務，並邀請上海及臺北共6位產業界重量級講者，分享數位轉型以及新興科技未來發展趨勢的新見解。

臺北市蔣萬安市長至數位經濟分論壇致意時表示，過去幾年疫情對產業造成很大衝擊，然而危機也是轉機，企業應妥善運用AI、5G、Web3.0等新興數位科技加速數位轉型的步伐，來面對疫後的新經濟常態。產業發展局陳俊安局長也表示，過去幾年雖然受到疫情影響，但臺北市仍然持續加強對科技創新的投入，對於全球正值新興科技爆發及數位轉型熱潮，臺北市致力於打造多元韌性的新創環境，也積極推動產業數位轉型，以政策引導臺北市企業勇於數位創新。

上海市經信委張英副主任以及臺北市資訊局陳慧敏副局長，探討兩市如何運用新科技提供智慧化公共服務，同時提升城市治理效率。隨後以人工智慧為主題，由台智雲AI超算加速器計畫周秉輝執行長，以AI技術未來發展及應用為題，分享人工智慧未來發展趨勢。周執行長也舉例目前AI在產業的應用項目，包含零售、文化娛樂、農牧養殖上的運用，已創造出可觀的商機；AI也提升醫療診斷效能及品質，不僅提高診斷精準度，讓醫生為病人爭取更多黃金治療時間，也使醫病關係更加緊密；而AI技術的進步，也讓智慧城市推動效果更顯著，諸如水情趨勢推估，有感提升防災的成果。

CYBERBIZ順立智慧股份有限公司蘇基明執行長，以及TAVAR台灣虛擬與擴增實境產業協會孫志彬理事長，分別對企業數位轉型及元宇宙議題，進行產業趨勢及案例分享的演講。CYBERBIZ蘇基明執行長表示未來全球GDP的成長將有七成來自於數位經濟的發展，台灣目前正在進行三個轉型，包括數位化轉型、2025淨零轉型，以及供應鏈轉型。其中數位化轉型是台灣產業轉型的重點，再加上台灣擁有半導體、5G和AIOT完整生態系，更有助於產業數位轉型。蘇基明指出疫情前後對電商產業、數位轉型確有顯著影響，並分享企業在數位轉型上，運用AI技術打造智慧化分析系統，發揮虛實經營、策略整合的案例，協助品牌客戶全力搶佔OMO商機新藍海，打造共榮多贏的電商生態系。

TAVAR協會孫志彬理事長探討元宇宙現況與未來發展趨勢，分享目前國際以及台灣元宇宙產業生態系蓬勃發展的現況，並以臺北市的觀光巴士與雙層餐車為例，透過AR擴增實境技術，提供來臺北的旅客在乘車時，能夠透過沉浸式旅遊體驗加深對臺北的認識，讓旅客留下深刻印象。未來元宇宙結合生成式AI的三大亮點，包含虛擬經濟生態系、AI數位分身及沉浸式體驗與合作，透過虛實整合將引領產業起飛。

上海和臺北都是具有豐富創新創業資源和科技創新實力的城市，本次數位經濟論壇8位講者探討主題也都呼應最新產業趨勢，精彩的演講內容使現場參與氣氛相當熱烈，與會者皆表示收穫良多。相信未來兩市在產業面將有更多交流機會。

這篇文章 「2023雙城論壇－數位經濟分論壇」 聚焦數位經濟新機遇 最早出現於 CYBERBIZ 電商部落格。

因應全球企業數位化經營與競爭，為協助中小企業加速推動數位轉型，臺北市政府於今日（16）宣告啟動「台北數位企業發展中心（Digital Business Center@Taipei）」，做為推進各行各業走向數位應用與發展的關鍵行動，並集結資訊服務業界及學界跨領域專業人才，組成「數位轉型百大顧問團」，提供一站式專業顧問諮商及導入輔導服務，並透過創新營隊工作坊及產業分享交流會等活動方式，引導臺北市中小企業勇於數位創新以強化競爭力並開拓市場商機。

臺北市副市長林奕華表示，中小企業是台灣經濟成長的火車頭，而臺北市企業中97%為中小企業，面對數位時代的來臨，企業需加速數位工具的應用，從中找到獨特的競爭力，才能因應環境變化。因為疫情關係，企業數位應用與轉型已為臺北市重要的工作之一，北市府為協助本市中小企業導入數位應用服務，於今年成立「台北數位企業發展中心」，透過集結整合產、官、學，提供多項數位轉型資源與解決方案，規劃最精實、經典的培訓課程，全力協助中小企業邁向數位化及提高競爭力，為臺北市企業數位轉型發展定錨。

為加強本市中小企業產業數位競爭力，產業局長陳俊安表示，「台北數位企業發展中心」提供一系列諮詢與數位應用工具服務內容，支持初踏入、想精進或有轉型需求的企業。在今年推出「數位轉型諮商室」協助企業找問題、握資源；組成「數位轉型百大顧問團」提供專業諮詢服務；「數位轉型導入計畫」提供輔導資源及最高20萬元的經費，並指派專業學者擔任陪跑顧問；「數位創新工作坊」提供15小時的共學，外加專屬導師指導，讓企業建立數位競爭策略、創造新商業模式；「數位補給站」則以網路商務、數位客服、行銷推廣、內部管理、數據決策及製造營運等6大範疇，建立超過200個以上數位應用或轉型方案，讓企業找尋合適的資源與方向。

今日啟動記者會邀請16家知名資訊服務業者，包括：CYBERBIZ、AWS、台灣富士軟片、台灣易思資訊DXC、北祥科技服務、叡揚資訊、beBitTECH、Super8、QSearch、亞馬遜全球開店等共同參加，現場規劃數位應用導入展示交流區，促進企業相互合作契機。產業局補充，緊接記者會後舉辦的「2023台北產業數位應用高峰會」，以「應用數據創造商業新思維」為主題，由台灣服務科學學會理事長、黃三益教授主講AI對產業的影響與創新，深入解析AI在產業應用的前景和挑戰，可樂旅遊和萊爾富分別分享了百億級企業的數位運營模式和500萬會員帶來的服務商機，共吸引200多家企業到場聆聽與取經。

臺北市政府因應數位時代的來臨，積極推動產業的數位化轉型工作，「台北數位企業發展中心」將扮演數位轉型過程中的重要角色，協助企業實現數位應用與轉型。更多數位轉型相關訊息，請上「台北數位企業發展中心」網站查詢（https://dbc.gov.taipei/），或鎖定北市產業局官網（https://www.doed.gov.taipei/) 、FB粉絲專頁「臺北市產業局－創業台北 StartUp Taipei」（https://zh-tw.facebook.com/StartUPTaipei/)查詢。

這篇文章 企業數位轉型怎麼做? 北市府組百大顧問團強助攻 最早出現於 CYBERBIZ 電商部落格。

去年(2022)我們就設定論壇以「OMO」為核心，我們不斷強調新零售OMO（Online Merge Offline）虛實整合的重要性，企業也可以透過OMO進行數位轉型，只是要完成OMO得仰賴「數據驅動」，不管我們談零售從原先的「貨、場、人」到現在「人、貨、場」，現今決策就是透過數據驅動，讓數字說話。

因此要落實OMO，就是落實線上線下完整數據的蒐集。恰好，CYBERBIZ的產品： EC、POS、倉儲、跨境電商4大服務，都是數據蒐集的最好載體。

Why OMO？

為何我們要不斷的強調OMO？現今零售的發展，線上線下購物界線愈趨模糊，所以得透過OMO線上線下數據的整合，才能真正知道消費者完整的購物旅程和清楚的消費者輪廓。

還記得【CYBERBIZ OMO獲利飛輪】3大步驟？

1. 線上線下資料蒐集與整合
2. Cookieless時代，公域流量要轉成私域留量
3. 線上線下相互導流

當我們了解數據的重要性並擁有線上線下數據資料，打造了私域流(留)量，開創自己OMO 獲利飛輪，下一步，我們想跟各位電商先進分享報告的重點是，如何讓企業或品牌有效率的創造營收成長、並減低營運成本？我們的答案就是，「智慧零售」。

疫情紅利消退，電商先迎來3大挑戰

當疫情紅利消退，電商首先面臨3大挑戰：

1. 獲客成本增加
2. 人力資源浪費
3. 實體復甦衝擊

疫後電商挑戰1：獲客成本增加

2023年我們觀察到的市場趨勢與挑戰有3點，首先就是獲客成本的增加。當Cookieless 時代來臨，預料廣告花費將增加，因整體流量成本變貴，將使得獲取新、舊客的成本都會增加。

我們觀察，現行廣告花費年增率約15%，而獲取新、舊客的成本，整體流量成本預料也將提高20%。為了應對這一個挑戰，我們建議善用【社群的特性】，也就是：「黏著度、信用感和群眾效應」，並開始使用社群的直播購物、團購/分銷，以及與LINE OA的深度整合等應用。

透過LINE直播進行產品分享和介紹，以及像是使用我們支援Fandora與Youtube 串接的Live Shopping即看即買功能，成功帶動Fandora直播訂單轉換率提升21%，顯見直播的魅力。

此外，我們提出更精細的分眾模型「ORFM」（OMO Recency Frequency Monetary），把線上線下會員的購物及互動資料，一併納入分眾模型的參考依據，透過線上線下更多資訊，例如消費金額、網站拜訪次數、拜訪頁面、互動時間、門市拜訪次數、體驗區域、停留時間等，對消費者進行更精準的貼標與分類，好為消費者的購物行為做出預測判斷，再根據預測的偏好進行精準推薦，以提高成交機率。

疫後電商挑戰2：人力資源浪費

隨著人口負成長和大缺工時代的到來，自動化工具將成為解決人力資源浪費的必然選擇。根據麥肯錫的調查報告，員工一年中有將近59天用於重複性的作業流程。在這樣的情況下，我們需要依賴自動化工具來完成工作，以提高效率和節省成本。

針對成本上升和人力不足的衝擊，為了解決這些挑戰，我們需要進一步了解客戶的購物行為，並進行更精準的行銷活動。因此，我們推出自動化行銷工具「CYBERBIZ Automation」，可以幫助我們將這些行銷活動轉化成為各個情境和步驟，並整合在自家後台，徹底實現一站式經營。

「CYBERBIZ Automation」可以將所有的電商營業銷售到行銷活動，轉換成依照情境和可執行的步驟，剩下的具體執行工作，從觸發排程到對會員做出篩選，平台設定後即可開始執行，使用者只需要驗收成效並專注於微調到最佳結果，透過自動化設定，不僅提高了效率和便捷管理，更可以解決人力不足的問題。

此外，CYBERBIZ也積極打造電商生態圈，凡顧客消費過程的服務與功能，像是行銷獲客、銷售渠道、商店設計、激發活躍、成交轉化和商店管理等，我們也與第三方合作夥伴共同建立生態圈，提供一站式服務，這就是我們打造「CYBERBIZ APP STORE」的目標，並致力讓我們的使命【讓全球有好產品的人做生意更簡單】實現。

疫後電商挑戰3：實體復甦衝擊

雖然疫後電商成長趨緩，但台灣目前電商的滲透率僅11.5%，相較美國（15%）、中國（27.2%）、韓國（27%）、英國（32.5%），電商成長的空間還很大，更甚者，我們應該打破框架，只有實現OMO線上線下虛實整合，才能突破電商滲透率，真正做到業績100%。

CYBERBIZ非常早就開始談論OMO，自2017年我們提供POS系統，2018年便開始提出OMO的討論。根據CYBERBIZ內部資料顯示，今年還不到6月、半年間，OMO的店家數已經成長49%，預計今年全年OMO的店家數將翻倍成長。

一樣透過內部資料觀察，不少企業品牌從疫情前到疫情後，透過OMO讓整體營業額持續上升，顯示OMO的應用確實能夠帶來營收增長。而且因為企業品牌進行OMO，反而可以減少外部環境的衝擊與影響。例如，疫情期間線下門市業績受損，等到疫後實體門市復甦換線上趨緩，透過OMO線上線下整合，才能打破外部環境的影響、銷售的界線，並且替品牌業績增長找到新的動能。

所以再一次回答「為什麼要OMO」？就是因為品牌惟有OMO 會員資料的整合，才能夠看得更全面，並且透過AI智慧分眾模型和自動化行銷工具，好預測消費者行為來提高成交的把握，並掌握每個成交的機會，同時透過線上線下業績整合，才有助於整體業績的成長。

CYBERBIZ 與LINE 在一起  手機一鍵整合會員

為了要幫助企業或品牌加速進行OMO，完整蒐集線上線下會員的消費資料，CYBERBIZ透過與LINE的深度整合，現在只要用手機掃描加入LINE OA的QR Code後，「一個按鍵」便能同時將官網會員與LINE好友整合，意即同時成為官網和LINE OA（LINE Official Account）的會員，一次把LINE和官網的消費者資料整合在一起，透過LINE的整合，將為商家提供更多的資料和行銷工具，使得OMO的應用更加強大。

新零售場景  OMO智慧商店應用

要讓OMO的場景更加完整清晰，就少不了對實體智慧商店的佈局。CYBERBIZ在自家打造一個全新OMO智慧商店的情境門市，透過KIOSK觸碰螢幕裝置，可以讓顧客互動更多商品，同時也減少商品庫存，作為延伸貨架、增加坪效；店內POS 機可以整合線下線上行銷會員資料，方便消費者參與遊戲或快速加入會員；智慧商店還可以優化商家管理，例如使用電子標籤、電子票券和快商務等工具。這些工具都可以幫助商家更有效地管理庫存、促銷和客戶關係，提高工作效率和服務品質。

在智慧商店的範圍內，CYBERBIZ通過整合各種數據和工具，提供一站式經營的解決方案。它不僅能夠蒐集各種數據，還能透過物聯網的應用幫助店員減少勞務，將更多時間留給消費者。這種整合的方式可以提高運營效率、便捷管理和多元擴充，同時解決了人力不足的問題。

同時配合CYBERBIZ快速到貨的服務，便可擴大店家服務和送貨範圍，提供消費者OMO更好的購物體驗。隨著科技的進步和市場的變化，CYBERBIZ將繼續致力創新，伴隨科技發展與應用，提供商家更優質的解決方案，期望能成為企業成功的夥伴和消費者信賴的合作夥伴。

這篇文章 AI智慧整合 CYBERBIZ 智慧分眾與自動化行銷工具應用，OMO 智慧商店 共創新零售生態圈 最早出現於 CYBERBIZ 電商部落格。

商周｜發布日期 2023年06月02日

疫情紅利消退後，電子商務產業的整體經營態勢也重新洗牌，根據經濟部統計2022年臺灣網路零售市場規模總值4,930億，滲透率達11.5%，但對比同期實體零售的成長幅度，電子商務的成長已經放緩，但在商周與CYBERBIZ舉辦「AI智慧零售-整合大未來」2023電商OMO高峰會，與會業者提出OMO智慧零售的快商務與LINE社群購物應用，提供突破產值天花板的策略解方。

佈局OMO 在疫後仍持續保有企業成長動能

但蘇基明更進一步分析發現「如果業者佈局OMO（Online Merge Offline），而不只是純電商，雖然線上營業額成長趨緩，但總營業額還是會上升」這意味著打通線上線下OMO資料分析與應用的商家，將有機會打破原先的天花板，在營收上再創新高。

為什麼OMO可以發揮左右逢源？蘇基明點出關鍵：「OMO就是瞭解線上線下客戶的購物行為，預測消費者的購物偏好。」根據CYBERBIZ內部數據，光上半年準備執行OMO的店家數就比去年多了49.37%，預估全年可以翻倍成長，顯示了商家對於線上線下虛實整合的需求跟迫切性。

OMO整合重點是以會員數據為核心，但過去要求顧客填寫會員資料環節，客戶的流失和跳出率很高，CYBERBIZ最新導入的技術是將官網會員與LINE好友整合，手機一個按鍵，同時成為官網會員也同時是LINE OA（LINE Official Account，亦即LINE官方帳號）的會員，一次把LINE和官網的消費者資料整合在一起。

但是要讓OMO的場景更加完整，就少不了對實體智慧商店的佈局，在實體店必須拿到更多線下數據，透過物聯網裝置和系統幫助商家優化管理，蘇基明認為，店內可以擺放觸控螢幕像KIOSK來擴大坪效，讓顧客互動接觸更多商品，用POS 機整合線下線上行銷會員資料，店內不需要放太多商品陳列於架上，只需要提供商品體驗，就能擴大坪效，同時配合CYBERBIZ的快速到貨，擴大店家服務和送貨範圍，提供消費者OMO更好的購物體驗。

快商務將成為OMO 會員經營的關鍵加速器

Uber Direct 優物流資深技術業務經理鄭子豪呼應 OMO 最後一哩路觀點，點出「快商務」的必要，他指出「上一個覺得可以讓客戶等待的全球連鎖玩具通路，從顧客流失到失去競爭力，已經淡出市場。」他以美國、印度和中國快商務業績成長為例，說明快商務的需求成長快速，而且消費者會願意為更快到貨支付額外費用。

然而要佈局「自營」快商務的難度，比上架到第三方電商平台更加複雜；除透過超商和物流的費用價格越來越高之外，送貨速度及體驗也達不到快商務的標準。近年消費大眾已經習慣在手機上操作 Uber Eats App ，幾分鐘內完成點購餐飲、生鮮或是日用品，而且喜歡30分鐘左右隨點即送到指定地點的生活體驗。消費者對於便捷生活服務的要求則需要經營OMO零售業者提高到貨的效能，從三天、隔日、當日，甚至是一小時。

CYBERBIZ 和 Uber Direct 優物流 的合作，正是結合了 Uber 平台科技的商品外送追蹤地圖、到貨通知及照片驗證，授權並嵌入在 CYBERBIZ 為品牌打造的網頁、LINE中，並特別使用 LINE 通知貨態於自營渠道中，提供Uber Eats 隨點即送的購物體驗，成為 OMO 經營品牌的關鍵加速器。

LINE官方帳號 將成為店家與消費者的中介聯繫

「臺灣LINE用戶滲透率高達九成，涵蓋各年齡層，用戶達到2100萬，數據指出很多人起床第一件事是打開LINE，在疫情期間，下午二點大家共同行動是用LINE看疾管署的即時新聞。」LINE台灣企業解決方案事業部產品與企劃策略資深總監蔡昆錡點出LINE建構在地發展服務生態圈的必然性，「我們希望透過LINE生態圈，提供給消費者他們所需要的所有東西」。

未來LINE會把LINE官方帳號定位成使用者與商家之間輕量化的溝通工具，並在消費者購買歷程的每個環節，收集數據並提供服務，協助商家把最佳的產品推給最適合的消費者。

未來的智慧零售，就是以消費者為中心的體驗，消費者需要什麼就提供什麼，但隨著各類社交平台與網路資訊的增加，消費者在下單前會進行更複雜的資訊蒐集與評估過程，影響消費歷程的因素越來越多，執行智慧零售的難度也隨之增加，這時候就需要更多平台和技術的加入。

伴隨今年AI的應用步入成長期，未來在社群工具與會員資料分析的的應用也會更加成熟，不管是透過YouTube、LINE直播與會員粉絲的黏著互動，還是在LINE打造更輕量的個人生活圈中取得服務與滿足，結合快商務的即時消費，OMO智慧零售整合的想像都更加清晰，相信這些工具未來都能成為電商業者成長的動能，打破線上線下界線與限制，將營收推向新高峰。

CYBERBIZ官網：https://cyberbiz-ec.com/uNw0n
電商免費講座：https://cyberbiz-ec.com/gdsTb
更多活動內容精華：https://www.businessweekly.com.tw/business/indep/1003395

這篇文章 【2023電商OMO高峰會】OMO智慧零售新趨勢 快商務與LINE社群購物 最早出現於 CYBERBIZ 電商部落格。

後疫情時代，電子商務業者迎來新挑戰，全臺灣滲透率雖然來到11.5％新高，但相較實體店面7.43%的成長率，電商的成長已經放緩！在疫情紅利消退後，電商業者該如何重建自己的成長飛輪？商周與CYBERBIZ舉辦「AI智慧零售-整合大未來」2023電商OMO高峰會，提供OMO 獲利飛輪，打破產業營收天花板。

「數位與實體並重已經是企業的現在進行式」商周總經理朱紀中以商周近期調漲紙本訂閱價格與降低數位訂閱價格為例，說明OMO（Online Merge Offline）策略，預計年底將把數位訂戶的人數一舉衝高到4.5萬戶。

AI應用進入成長期 可成為電商成長助力

數位發展部數位產業署主任秘書黃雅萍則提醒電商要繼續成長，AI科技的力量不容小覷，根據IDC預估全球企業在AI的支出投資，從2022年的1,180億美元增加到2026的3,000億美元，「2022年臺灣更有近半數的企業AI應用進入成長期，體現AI商業價值」。

因此數位發展部也著力推動企業將AI應用在電子商務上，以屈臣氏發展電商為例，協助引進AI推薦演算機制，瞭解使用者喜好與商品關連度，提供消費者精準行銷，讓屈臣氏App轉換率提升20％，投資回報率也來到20％以上。

黃雅萍表示：「透過AI數位技術的輔導，讓原本體質就不錯的公司，在OMO發展時產生更大的效益」。

疫情紅利消退 電商迎來三重挑戰

CYBERBIZ 創辦人兼執行長蘇基明一語道出電商業者今年遭遇的最大挑戰「如何創造有效率的營收成長和減低營運成本」他觀察到隨著獲客成本增加，流量變貴，加上臺灣整體人力不足的缺工常態，企業必須透過自動化工具，讓人力用在最有效的工作上，同時在消費者身上挖掘出更多價值。

尤其在疫情之後，電商業者將遭遇「獲客成本增加」、「人力資源浪費」、「實體復甦衝擊」的三大挑戰，但相較美國15%、中國27.2%、南韓27%、英國32.5%的電商滲透率，臺灣成長的空間還很大，挑戰與機會並存的關鍵年代，CYBERBIZ提出解決方案，協助業者突破營收天花板。

蘇基明點出可以透過社群經營跟精準行銷，降低獲客成本，「社群有黏著度很高、信任感很高、群眾效應很高的三大特性，所以是獲取低成本流量的好管道。」CYBERBIZ也提出更精細的分眾模型「ORFM」（OMO Recency Frequency Monetary），把線上線下會員的購物及互動資料，也一起納入分眾模型的參考依據，透過更多資訊，例如消費金額、網站拜訪次數、拜訪頁面、互動時間、門市拜訪次數、體驗區域、停留時間等，對消費者做更精準的貼標，預測消費者購物行為做出預測，根據猜測偏好進行精準推薦，提高成交機率。

針對人力不足的衝擊，CYBERBIZ推出自動化工具「CYBERBIZ Automation」，所有的電商營業銷售步驟，只需要轉換成情境和可執行步驟，剩下的具體執行工作，從觸發排程到對會員做出篩選，平台就會開始執行，使用者只需要驗收成效並專注於微調到最佳結果，透過自動化設定，可以降低員工人力負擔。

直播搭配即時LIVE Shopping 訂單轉換率大幅提升21％

呼應蘇基明對社群經營的觀點，Fandora Shop共同創辦人陳勁宇分享直播購物的新社群行銷趨勢，他認為當AI時代來臨「我們更應該專注於那些AI無法取代的事」，像是IP。

陳勁宇透過將IP商品化，以 YouTube為平台導流並結合全臺首次Live Shopping即看即買的功能應用，他透過兩年四次直播檔期發現，「營收最有貢獻的活動都是直播而不是影片」。

為什麼直播會最有效果呢？他認為直播具有感性的取向，預錄影片無法取代，IP當事人出現帶來的高說服度，加上即時回答粉絲提問，這時候會引起粉絲集體朝聖的心態，在社群氛圍烘托下，當場下單的比例提高，陳勁宇在YouTube直播時候加入Live Shopping功能，比純直播時訂單轉換率增加21%。

實體店面導入智慧零售 有效降低庫存

在OMO實體商店部分，中華電信企業客戶分公司數據產品處長原人麒則以智慧零售趨勢，點出實體店面也需要導入AI，提供零售流通業落地應用方案，他認為「智慧零售已經是當前主要應用模式，從AI展店選址，評估在那裡開店到預測未來在此開店的客戶數及營業額，都是AI的應用範疇。」

實體店應該觀察各店點腹地內之人口量、特色、磁吸點變化，建立因地制宜的行銷方式以AI進行銷量預測，才能自動化預測各門市、各品項之下期銷量，有效降低庫存成本。

電商業者近年的競爭越加激烈，從2022年以OMO 數據，打造私域流量創造獲利飛輪，今年更因為外界競爭環境的變化，改以智慧零售為策略，試圖有效率的創造營收成長並減低營運成本，2023年將是電商業者迎來挑戰與機會的一年，透過瞭解更多客戶線上線下購物行為，並以AI科技打造智慧零售才能突破營收天花板，才能為企業再造高峰。

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這篇文章 【2023電商OMO高峰會】AI數位行銷新革命 OMO零售、智慧行銷引擎與社群新商機 最早出現於 CYBERBIZ 電商部落格。