「零售的科學」主題地圖:
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傳統組織設計的「框框」造成責任推諉與人才桎梏,強調這種僵化的R&R架構已不符市場變革。AI的發展正加速敏捷開發(Scrum)中跨職能團隊的實現,讓團隊成員得以打破專業限制。未來的公司型態將以目標導向的「團隊」取代傳統「框框」,每位工作者都能成為斜槓,更能從工作中獲得成就感。
生成式 AI(GAI)透過 Agent(任務型搜尋)與 Feed(演算法推送)同時接管人類的主動與被動資訊獲取,逐漸把人包裹進一面「GAI 之牆」。這導致的關鍵問題不再是資訊爆炸,而是 資訊屏蔽:第一手資料被 AI 層層過濾。
在 AI 時代,產品經理的角色正在轉變,不再只是寫 PRD 和做簡報的「Powerpoint Master」,而要成為會用 Vibe Coding 打造 Prototype 的「Prototyping Master」。透過 Prototyping 與 Prompt 管理,PM 能更有效拉齊團隊共識,減少資源浪費。最終,產品經理仍需圍繞「爭取資源、交付價值」這核心,但方法已全面升級。
Apple 在 WWDC 推出新介面設計「Liquid Glass」,疑似為即將到來的 AR 眼鏡鋪路。隨著 AI 的崛起,使用者介面(UI)將越來越淡化、融入實體世界,未來 Apple 生態圈可能透過 AI 串聯各裝置,打造更直覺的 AR 使用者體驗。
AI 將使軟體開發從手工業轉型為工業化,生產力將指數型提升,未來軟體甚至可能由AI自主發起需求、開發,提供完全個人化的服務。軟體業即將迎來AI主導的新時代,顛覆傳統開發模式與思維。
軟體團隊規模擴大不一定提升生產力,導入Agile與生成式AI助手(Agile for AI)能突破瓶頸,但需熬過初期陣痛。未來軟體開發將走向AI協作,改變傳統軟體工程思維。
Nike透過「Nike By You」計畫,利用供應鏈的資訊系統整合,打造數位原生的零售模式,讓消費者能在官網上客製化設計並快速收到全球獨一無二的鞋款。
Shein 透過供應鏈整合,將時尚產銷週期從傳統品牌的一年與快時尚的數月縮短至僅 7~14 天,實現真正的「即時時尚」,天天有新品,掌握社群媒體的爆紅潮流元素,迅速變現流量紅利。其供應鏈的敏捷模式(Agile),透過資訊系統整合設計端、生產端與銷售端,讓不同單位快速在一個資訊平台上協作,提升市場回應速度與競爭力。
透過 IMS 的庫存中台,品牌可以整合門市與電商倉庫的庫存,形成「庫存池」,讓每個通路都能銷售全部庫存,最大化利用庫存。
電商通路上的庫存數字其實是一種「信用」,並不一定要反映真實倉庫數量,可透過 IMS(庫存中台系統)靈活管理,以快速因應各通路的銷售狀況。品牌可利用 IMS 的配庫策略與訂單出貨模組,即時調整各平台庫存、避免超賣,並優化物流效率。有效的庫存策略能加速庫存周轉,避免庫存積壓,進一步提升整體業績表現。
隨著 AI Search 興起,傳統自然搜尋流量(Organic Search)正在大幅下滑,使媒體網站如 Wired、TechCrunch、TheVerge、Engadget 等均出現 搜尋流量下降 15%-70% 的趨勢。然而,這些媒體透過 社群流量(Social)、直接流量(Direct)、訂閱制(Subscription)與 AI 搜尋導流 來維持整體流量,並積極與 AI 平台合作,優化內容策略,尋找在 AI 時代下的媒體因應之道。
AI 正在改變產品開發方式,產品經理的角色也在轉變。AI 可以透過直覺式開發 (vibe coding) 快速產生 Prototype,成為最好的 PRD。未來,AI 將成為開發主力,而 PM/RD 變成管理 AI 開發團隊的角色。
在 AI 時代,產品經理 (PM) 的角色正面臨巨大變革,從 傳統應用開發轉向 AI 產品開發,核心挑戰包括 定義可能性 (Possibility)、設計實驗 (Experimentation)、建立數據驅動的 PRD (Data as PRD)、設定評估標準 (Evaluation) 以及確立 AI 模型的邊界 (Boundary)。未來的 PM 必須具備 AI 產品開發思維,才能在新時代的軟體競爭中勝出。
AI 正在重塑軟體開發,未來的軟體產品將不再需要完整實現所有功能,而是透過 AI Agent 動態生成客製化功能,滿足不同客戶的需求。軟體產品應該專注於開發 核心功能 + AI Agent 介面,讓 AI 負責 70% 的延伸需求,這將大幅提升軟體開發效率,並改變 SaaS 的市場格局。
台灣零售業 2024 年營業額達約 4.8 兆元,年增率僅 2.5%,實體零售的網路銷售已占總營收 31%,反觀純電商成長力道趨緩,佔比長期停滯在約 10%。在全球經濟下行的預測下,2025 年零售業成長將更顯挑戰。
Generative AI 忘年會簡報