從後端到前端—電子商務科技解決方案介紹

疫情期間，人們消費行為改變，電子商務市場呈現爆發性成長，疫後成長雖然趨緩，但根據Statista調查指出，2024 年全球零售電子商務銷售額將超過 6.3 兆美元。為了適應消費市場的變動，電商科技持續演進，包括AI服務、個人化體驗、行動消費、社群購物等都是未來電子商務發展趨勢。其中，CBInsight將商務科技分為後端（Back-end）、商品管理整合（Merchandising integrations）、前端和結帳（Front-end and checkout）等三種分類，以下為大家說明。

圖1：電子商務科技之分類

圖片來源：CBInsight

電子商務技術發展概況

一、後端—彈性電商平台開發

• 無頭式電商（Headless commerce）：將前端購物體驗與後端商業邏輯分離，開發人員可以更靈活地進行開發和更新。
• 行動社交商務（Mobile & social commerce enablement）：利用行動與社交媒體平台，幫助企業進行商業活動的技術，如行動應用程式、社群媒體行銷及購物。
• 白標解決方案（White-label marketplace infrastructure）：為企業提供可自定義的電商平台，彈性擴展平台功能，進行產品、訂單、客戶及行銷管理。
• 第一哩路訂單執行（First-mile fulfillment service）：電商物流服務，指從供應商或製造商取貨，運送到電商商家的倉庫或配送中心的過程。

二、商品管理整合—增進電商經營及商品管理效率

• 顧客旅程分析與最佳化（Customer journey analytics & optimization）：幫助企業蒐集顧客旅程各階段數據，分析如瀏覽、購買行為等，根據結果制定改善方法，如改善網站設計、推薦產品組合等。
• 商品資訊管理（Product information management）：幫助企業掌握商品進銷存資料的準確性和一致性，快速得知線上線下、各店面銷售情形，降低企業資訊管理成本，提高資料管理效率。
• 線上評價管理（Online reviews management）：幫助企業管理線上評論，如監控線上評論、分析評論內容、提供趨勢報告，第一時間處理顧客投訴、公關危機等狀況。
• 虛擬試衣與尺寸模擬（Virtual try-on and sizing tech）虛擬試穿和測量技術，讓消費者在購買之前使用 AR 或 VR 技術，進行線上試穿和測量服裝或配飾，加速消費者購物決策，減少退貨機會，如AR試戴眼鏡，Walmart App虛擬試衣服務。

三、前端和結帳—提供電商多元銷售模式，減低消費者支付風險

• 前端平台（Front end platform）：構建前端應用程式的軟體平台，提供UI 組件、開發工具等，幫助開發人員快速架設前端介面，提高開發效率，建構更複雜的前端應用程式。
• 訂閱式API服務（Subscription APIs）：按月或按年訂閱的 API 服務，提供API 的存取權限、說明文件、技術支援等，協助開發人員了解 API功能，使用 API 構建應用程式。
• 對話式商務（Chat commerce）：使用聊天機器人或虛擬助理進行商業交易的聊天，根據消費者的需求提供個人化的購物體驗，自動化訂單處理，即時客戶服務等，如：Messenger、LINE 等社交媒體平台，WhatsApp、Telegram 等訊息應用程式，Shopify、WooCommerce 等電子商務平台，都提供聊天機器人功能。
• 直播式商務（Livestream commerce）：透過直播進行商業交易的一種方式，讓消費者與主播互動，刺激購買慾望，即時購買商品，增加商品銷量。常見的Facebook、Instagram、抖音等社群媒體平台，或淘宝、京东、拼多多等電子商務平台，都提供直播功能。
• 訂單管理（Order management）：協助企業管理訂單生成到完成的一系列流程，包括訂單處理、庫存管理、物流管理等，提高訂單處理效率，減少人為錯誤，降低作業成本，提升顧客滿意度。
• AI驅動搜尋與推薦引擎（AI-powered search & recommendation engines）：利用AI，如機器學習、自然語言處理，從數據中學習，分析消費者瀏覽、搜尋、購買紀錄，提高搜尋和推薦的準確性。
• 跨境支付（Cross-border payment）：以簡單、方便、快速的金流支付技術，串接信用卡、第三方支付平台等，讓消費者在不同國家或地區進行支付，並使用加密技術，保障支付安全。
• 全通路顧客服務平台（Omnichannel customer service platforms）：整合企業線上、線下所有通路，讓企業透過統一的平台提供全方位通路服務，幫助企業提高營運效率、顧客滿意度和數據分析能力。
• 交易與詐騙防範（Omnichannel customer service platforms）：在進行支付時，防止詐欺行為的技術，通常使用身分驗證、風險評估、資料加密等技術，確認支付人的身分，評估交易的風險，保護支付資料的安全，防止盜用、詐欺、竊取。

 以下表格整理出電商科技方案，與可提供相關服務之廠商。

科技方案類型	解決方案廠商
無頭式電商（Headless commerce）	Sellerlinx
行動社交商務（Mobile & social commerce enablement）	91APP、SHOPLINE
白標解決方案（White-label marketplace infrastructure）	SHOPLINE、WACA
第一哩路訂單執行（First-mile fulfillment service）	-
顧客旅程分析與最佳化（Customer journey analytics & optimization）	91APP、SHOPLINE、WACA
商品資訊管理（Product information management）	歐斯瑞、Ragic
線上評價管理（Online reviews management）	Qsearch
虛擬試衣與尺寸模擬（Virtual try-on and sizing tech）	飛德科技、完美移動
前端平台（Front end platform）	SHOPLINE、WACA、GOGOSHOP
訂閱式API服務（Subscription APIs）	CMT 申己義資網、數碼動量、昕力資訊
對話式商務（Chat commerce）	SHOPLINE
直播式商務（Livestream commerce）	SHOPLINE
訂單管理（Order management）	91APP、SHOPLINE、CYBERBIZ
AI驅動搜尋與推薦引擎（AI-powered search & recommendation engines）	阿物科技
跨境支付（Cross-border payment）	TAPPAY
全通路顧客服務平台（Omnichannel customer service platforms）	91APP、SHOPLINE、CYBERBIZ
交易與詐騙防範（Payments & fraud protection）	Gogolook、JcardVerify

資料來源：本文作者自行整理

電子商務產業龐大，產業鏈的上游、中游、下游發展各種電商科技的應用，如「白標解決方案」自定版面及擴充功能，讓電商品牌開店更簡單；「商品資訊管理」，讓多店面多通路進銷存管理有效率；「全通路顧客服務平台」，讓線上線下整合更容易；「交易與詐騙防範」，讓跨國交易多元支付有保障。

AI融入電商科技將成為未來趨勢

各種電商科技能夠獨立運用於電商品牌，也能夠多項同時存在，品牌依據發展目標、現況需求選擇自己適合的科技應用。舉SHOPLINE為例，SHOPLINE屬於全通路的顧客服務平台，為豐富的生態圈賦能，同時提供對話式商務、直播式商務、AI驅動搜尋與推薦引擎、跨境支付等技術，讓店家透過平台服務，成功銷售產品以及服務到全世界。

而隨著AI持續發展，未來從網路開店、商品管理、行銷推廣、購物體驗、消費數據等，都將融入AI於電商科技應用中，協助品牌提升商品搜索排名，吸引更多潛在客群，分析消費者喜好，提升商品轉化率，增加商品銷售額，提高顧客滿意度，挖掘消費數據趨勢，調整銷售策略，開拓新的商機。

 

封面圖片來源：Bing AI生成、Canva

參考資料來源：https://www.cbinsights.com/research/tech-market-map-e-commerce-tech-stack/