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善用Google中小传产升级网络公司挑战更大市场

消息来源:baojiabao.com 作者: 发布时间:2026-07-11

报价宝综合消息善用Google中小传产升级网络公司挑战更大市场

Photo Credit: Google

台湾的中小业者们,你有想像过传统海鲜批发、建设公司或是纺织厂怎么走向么网络化、国际化,甚至用上人工智能吗?

今天 INSIDE 来到了 Google 新加坡亚太总部所举办的《Growing with Google》会议。简言之,这是一场 Google 想带着亚太中小企业,一起往前走的发表会。

而刚刚提到的几种传统企业,目前都已在 Google 协助下发展出了成功案例;但在进入正文之前,有兴趣的读者不妨先到 Google My Business 瞧瞧。

不论大小,每间公司都应是网络公司

其实综观世界,大部分地区市场都是由中小企业组成,只有个位数的大型公司存在,亚洲也不例外,平均 98% 都是中小企业,产生的 GDP 也占整体 50% 以上。

但同时行动数字化的巨浪也正在亚洲卷起,新加坡与韩国有手机的人已经超越了电视拥有人数;东南亚人口最多的国家印尼更惊人,2013 的上网人口 16%,短短四年到了 2017,这数字马上暴增为 60%。

“行动化是中小企业变成全球公司的最好契机。”Google 亚太区行销解决方案董事总经理 Kevin O’Kane 首先就介绍 Google My Business,很简单几个步骤,就能让中小企业立刻轻松建立自己的网络门面;此外像 Google Analytics、Market Finder、Google Trends、YouTube 与 Test my site 等免费工具都是中小企业马上可以利用的强大工具。

让我们瞧瞧有哪些好案例。

用网络攻入建筑业蓝海的 Sonicon

马来西亚 Sonicon 成立于 2015 年,是一间非常新、非常小的建设公司,但创业第一年就获得了约 530 万台币营收的佳绩,后来还参与了马来西亚最高公路、巴生谷捷运、轻轨,以及吉隆坡机场航厦等多项公共建设案。

怎么做到的?创办人 Tan Guan Han 说,原本 Sonicon 是一间只用人脉介绍、电话沟通的小建设公司,他一开始也只把这间计划当作网络行销的额外兴趣。

▲ Sonicon 用 AdWords 接到了马来西亚最高公路的案子

但马来西亚整个建设业环境非常缺乏网络化,Tan Guan Han 这时想,用 AdWords 等网络工具,有没有机会创造前无古人的蓝海呢?这让他开始把 Sonicon 彻底网络化一番,为马来西亚的承包商提供网络查询及客户配对服务,不久后就接到了马来西亚最高公路这个案件。

之后 Sonicon 的业务进入了获利成长正向循环,去年的营收已成长 400%,其公司 80% 收益来源自 AdWords,也在去年获得第一个营收达七位数的建设案。

卖海鲜,也能同时有性感外表与智慧大脑

有的读者相信对前阵子 Facebook 的海产拍卖直播风潮不陌生,但新加坡的海声(Hai Sia)可能是个更好的数字化案例。海声成立于 1976 年,是间历经家族三代的海鲜批发商。

过去海鲜批发是靠着人面对面互动的传统生意,但要怎么把生意做大?年轻一代的洪俊廷知道这个问题的答案就是互联网,但就跟很多二代一样,最大的挑战不在于成立网站就好,而是得把传统企业长年累积的名声与价值,借由网络改头换面。

于是他成立了数位行销部门,首先拍摄了一系列颇具质感的影片放在 YouTube 上,让大家知道鱼市场的生猛活力;此外他们还不只做海鲜电商,透过 Google AdWords 深入了解消费者特性后,还对有兴趣的潜在消费者规划了鱼市场导览行程,拉近鱼市场与民众的距离。

透过这一系列的 YouTube 广告,为海声带来了三倍海鲜电商营收,也为保存新加坡鱼市文化尽了份心力,进而营造出传统与数位兼备的品牌形象。

用 AI 升级传产的台湾典范:和明纺织

上个月 INSIDE 也 在 Google 台湾媒体聚会上介绍 了用机器学习数字化,进而缩短制造时程,增加企业竞争力的和明纺织。身为作为台湾顺利转型的案例之一,和明纺织策略执行顾问李佳宪也来到新加坡,跟各国媒体分享机器学习的可观潜能。

和明也成立于 1976 年(真刚好),是专为时尚品牌提供各种机能面料的纺织厂,也是至今还把生产基地留在台湾的少数传产。过去 40 年来,他们生产了超过 10 万种面料样式。

但这刚好就是痛点。李佳宪解释,假设一个快时尚业者预计明年发表新款春装,那和明纺织就会针对快时尚需求,在 12 个月前就设计出独特布料。

只是这 40 年设计下来的经验没办法好好累积。李佳宪说这些面料完全没有数字化建档,光是要找出一个面料,就得从全台三个大仓库,花上约 40 至 45 天找出来;但他们就是快时尚公司的上游,对快时尚来说,时间就是金钱,若无法顺利找到符合需求的面料,就可能得额外花三个月时间重新制作。

因此他们决定导入 TensorFlow,用机器学习建立面料数据库;但一开始也没这么简单,李佳宪说,像人工标签就得跟经验老道的设计师合作,由他们设计标签的类别加上监督式学习,才能真正训练出有用的演算法。

原本要 1.5 至 3 个月的交货时间,现在大幅压缩到剩下 2-3 天即可完成,不只如此,工作人员还能用手机直接扫描每块客户需要的素材,随手捻来布料资讯。

从上列例子看起来,某种程度上 Google 已经取代一些传统商业顾问公司的功能了。那么接下来 Google 会把这一系列的数位升级工作“标准化”,让它可以更有效率的推广出去吗?笔者在会后访谈中向 Kevin 问了这个问题。

但 Kevin 解释,Google 其实是一个丰富的生态系,但也因如此,他们的产品多样且复杂;反过来看每间中小企业对数字化的需求、面向也都各自不同,其实对 Google 来说要提供一个一统性指导服务很难。这也是企业在迈向数字化之前,必须彻底自我检视,好好自己做功课的地方。

延伸阅读:

2018-05-10 21:34:00

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