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IKEA 敦北店回來了,坪數卻幾乎砍半!熄燈半年後再開新店型,有哪裡不一樣?

2021-11-25 採訪·撰文 周頌宜
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IKEA 敦北店於今年 4 月 26 日無預警宣布熄燈,IKEA 內湖店 4 月 28 日緊接開幕,被視為接棒陪伴台北人 26 年的敦北店。不過,IKEA 在 10 月表示,敦北店回來了,在原址設置 IKEA 台北城市店小巨蛋,定於 11 月 30 日開幕。

事隔半年多,IKEA 回歸的理由是什麼?為什麼選在台北市中心開設全台第一家城市店型(IKEA City)?IKEA 企業傳播暨內部溝通經理吳語涵坦言,「這是確定店收之後才有的新機會。」敦北店是 IKEA 進駐台灣的第一家店、第一個商圈,與在地人培養深厚的關係,因租約到期,而不得不做出閉店的決定。

延伸閱讀:IKEA 跨界賣起綠電,推出「電力訂閱」服務!背後打什麼算盤?

然而,IKEA 準備撤店的過程中,與房東有了不同的討論及合作機會,「IKEA 也藉此評估成本、展店的效益,調整為全球趨勢的城市店型,」吳語涵解釋,城市店型鎖定居住於都會區的消費者,包含上班族、小資族、租屋族,相較大店型鎖定的親子客群,年齡層較低;針對這群講求效率與CP值的顧客,IKEA 台北城市店小巨蛋也做了相應的調整。

IKEA 台北城市店亮點 1:坪數約為原先 1/2,拿掉家具、增加家飾用品

城市店坐落寸土寸金的台北,不會有專屬的停車空間,不便於大型家具的採購,因此,店中不會設置 IKEA 經典的展示空間(show room)。吳語涵指出,「雙北地區還有內湖店、新莊店、新店店,剛好與之做出區隔。」

因為少了家具陳設,城市店型的坪數約 1754 坪,較原本敦北店的 3000 多坪,少了近 1/2,同時增加織品區、收納區等小型物件,作為空間布置的單品。此外,美食區也多是一人、2人座位,並增設多個插座,方便上班族辦公、午休。

IKEA 台北城市店亮點 2:首次導入自助點餐機,首創外帶餐盒

都會區的生活節奏快速,吳語涵認為,上班族要的是「立刻來、立刻帶、立刻走」的效率。為此,城市店首度增設 Grab & Go 自助點餐機,並首創外帶餐盒,包括輕食沙拉、麵包、優格杯等,消費者拿好商品,直接使用點餐機點餐、結帳,省時又便利。

台北城市店首度增設Grab & Go自助點餐機,外帶即食更加便利
IKEA台北城市店首度增設 Grab & Go 自助點餐機。
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另一方面,疫情帶動自煮商機,城市店打造 Live Kitchen Show,每日固定時間,將由專人示範烹調IKEA超市的冷凍商品,並提供料理食譜,以體驗帶動消費者購買超市產品、餐廚用具。

有鑑於自煮比例增加,台北城市店首創Live Kitchen Show,使用IKEA冷藏冷凍食品由專人
有鑑於自煮比例增加,IKEA 台北城市店固定安排專人示範冷凍食品如何烹調。
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不只城市店型,IKEA 還有這 3 種店型

消費型態會隨著市場、環境轉變,為了持續吸引消費者上門,品牌必須不斷進化,IKEA 為此實驗各種店型,以符合不同地區、客群的購物需求。除了上述提到的城市店型,IKEA 還有另外 3 種店型:

1.傳統的 IKEA 標準店型(IKEA Store)

IKEA 的「起家」店型,提供家具、DIY 服務,首家店設於瑞典。標準店型主要販售家具,如床舖、層架、桌椅等,所需的陳設空間大,考量消費者的停車需求,店址多位於城市近郊,占地達上萬坪。

例如 IKEA 新莊店占地 8199 坪,擁有 615 個車位,賣場內的設計以 IKEA 擅長的展示空間為主,為顧客提供客廳、臥房、浴室等的布置靈感。

2.城市副中心的 IKEA 小型商場(Smaller Format IKEA Store)

為 IKEA 標準店型的縮小版,評估店面租金、動線設計等因素,設置於城市副中心,或是和購物中心、交通樞紐共構,賣場約 3000 坪。

像是 IKEA 內湖店和新店店,以新店店來說,就是全台首家捷運共構的商場,同樣提供停車位,也利用大眾運輸帶來人流,以迎合城市副中心的多元消費習慣 。

延伸閱讀:IKEA 內湖店開幕!進攻零售一級戰區,為何餐廳座位變多、展示間變小?

3.一對一服務的 IKEA 規畫工作室(IKEA Planning Studio)

從個人居家空間、創業家的小型工作室,到企業的商辦、店面規畫,只要是改善空間、房屋,IKEA 規畫工作室都可以提供建議,包含材料、家具、設計等。

此店型以諮詢服務為主,賣場的陳設空間不用太大,可開在市中心或百貨公司內,首爾、紐約、倫敦等地都有 IKEA 規畫工作室。

資料來源/IKEA、The Wall Street Journal、Retail Dive

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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