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熊老闆的零售與電商經營筆記:會員經營、通路與品牌、毛利與庫存、數據應用,以及 AI 在中小企業營運的實際做法。都是二十多年代理與電商第一線做過、算過的東西。
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AI 認真玩了半年多:工具有了,方向跟責任還是得自己來
AI 一人公司玩了半年多的真實紀錄:工具讓執行變快,判斷反而更累。從流程裡的暫停點、AI 的記憶與技能文件、清資料的一個月,到五小時的資安盤點,整理哪些事可以交給 AI,哪些還是得自己扛。 -
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小小企業的 MIS 團隊怎麼建:先規劃資訊內容的管理架構
中小企業建 MIS,最花心力的地方在資料怎麼定義、資料放在哪裡、誰可以看到什麼。整理我們集團 73 人、二十多個內部系統的實際做法,以及 AI 時代 MIS 團隊的三個關鍵角色。 -
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10 萬會員數?會員經營不是把名單養大,是如何讓回購客更滿足
會員數多不等於生意健康,關鍵在於辨識真正會回購、貢獻營收與毛利的顧客。透過 RFM、回購頻率與近 180 天交易表現,找出核心會員、沉睡會員與低價型名單,讓經營資源用在最值得投入的人身上。 -
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AI 時代的 30 分邏輯:為什麼老闆更該學會提問
做了這麼多年代理生意,我先承認自己在 AI 面前只有 30 分,因為 30 分的人還有 70 分可以進步。提示詞寫得多長,代表想得多細;問對問題,AI 才幫得上忙,責任的邊界還是得老闆自己畫清楚。 -
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離使用者場景越近,更容易做成那筆生意
同一件商品在不同通路價差不小,差別在離「我現在就想要」那一刻有多近。便利商店比大賣場貴就是這個道理;內容負責讓人心動,離日常最近的通路才收得到回購,我們調資源也改看哪裡離場景近。 -
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個人品牌比的不是流量多寡,而是多少人記得住你
曝光權從電視、電商推薦頁一路換到演算法,位子永遠是裁判給的,隨時會被收回。我寧可把產量降下來,與其發十篇換十次曝光,不如發一篇讓一百個人記住你在想什麼;撐住生意的,是每月主動回來的那群人。 -
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中小企業應該導入 AI?為 AI 付出的錢,其實是其他原本就要支付的預算
AI 賺的錢,多半來自本來就要付出去的固定支出,只是換了人收。先動的是工程外包費,再來是廣告費,最大的一筆是人力成本。我建議把帳本攤開,看 AI 站在哪一筆支出旁邊,再決定要不要投入。 -
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外送服務費漲了,電商免運與快速到貨,也不該是免費
外送專法上路後,Uber Eats服務費調漲,foodpanda暫緩跟進。從外送到電商,免運與快速到貨背後都有真實成本,補貼終究要有人買單,服務有它的價值,合理收費才是長久生意。 -
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不再感受委屈,才能變強
委屈感是一種解讀,不一定是事實。從 2005 年做代理到現在,臨時改條件、盤差認虧都遇過,我給自己的規則是情緒可以有,停半天也沒關係,但不能卡住;商業世界看的是價值換回報,付出不會自動兌現。 -
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中小企業最難的,不是做決定,是知道什麼不能同時要
資源永遠不夠,中小企業只能把少數幾件事做對。一個月賣 100 件就抓 300 件,庫存會把後面的判斷全帶歪;帳上有利潤不等於銀行有錢。我現在看生意,除了毛利,也看佔用現金的時間。 -
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組織不是機器,AI 也治不好官僚病
匯報向來只是補資訊落差的笨拙補丁。AI 可以拆掉官僚機器,把資訊即時送到每個人面前,但連 50 個業務指標的乾淨數據都沒有,零匯報只會變成另一種形式主義;判斷與扛責任,還是得靠人。 -
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決策不是答案,是如何承擔後果
AI 把分析和預測做得又快又便宜,但一筆貨款出去卻沒對上入庫數量時,董事會問的是簽名的人。授權出去的是決策權,責任不會跟著走;很多人繞開同一條規則時,我先檢查的是規則是不是過時了。 -
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電商這條路會愈走愈窄?我用甚麼心態看待市場的變化
十多年前開粉專、下廣告就做得出成績,現在通路界線越來越模糊,利潤從細縫裡慢慢溜走。我看到年輕人認貨和人、不認平台,DTC 增量也沒想像大;產業沒有消失,只是回到理性戰場,得自己找出節奏。 -
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電商變局下,通路與品牌的拉扯
進駐蝦皮無法獲利的討論又來了。這兩年品牌官網越做越辛苦,還得從廣告費裡再撥一筆 CPAS;消費者把官網當預告片,價錢回平台決定。流量只是結果,真正在萎縮的是消費者對品牌的信任。 -
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「工具分享」零售的 AI 智慧數位夥伴
AI 可以幫助零售品牌做預測,再由經營者做判斷與決策。團隊每天在做的事,有多少其實是重複性的判斷,有多少才是真正需要人腦介入的關鍵決策。答案很清楚:缺補貨要不要下單、商品頁面文案語氣要怎麼調、這週的營收波動該往哪個方向去抓...。每一個問題背後的判斷邏輯其實有固定的框架可以依循,過去卻只能靠人力一次次重新跑一遍,同一道問題換一個通路、品牌又再問一次,結果獲得的答案卻都是類似的結果,時間就流逝了。 團隊真正該花時間的「判斷」,是那些沒有標準答案、需要拆解脈絡的判斷,例如 AI 可以告訴你某個品牌連續三週營收下滑,而你可以判斷出是季節性、競品動作,還是自己商品組合出了問題?如果 AI 把趨勢、比對通路、抓出異常點,或是大幅的變動,是不是可以幫助你接下來的判斷。但如果連「這個 SKU 該不該補貨」「哪個通路帶來的的效益最大」這種結構性的資訊,都要團隊人工處理,真正該深挖的議題反而無法被凸顯。 -
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經歷了「新零售」的十年,現在零售的解法是什麼?
想不同在 2016 年成立,正好是新零售的起始年。十年後盒馬收縮、銀泰與大潤發母公司賠售,拼多多靠低價和社群拼團反超;台灣則有 7-11、全家超過一萬五千個據點,新零售想解的問題早就有解方。
