3116億網購市場 萬名賣家搶進
3116億網購市場 萬名賣家搶進
2009.09.01 |

今年網路人氣賣家第一名是來自台南的依蕾特布丁,靠著一杯杯單價三十元左右的鮮奶布丁,去年營收破億元;前十名中專攻流行女裝的東京著衣,剛用七位數字買下網路品牌Yoco誘果;銷售大尺寸女裝為主的Orange Bear,正準備遷往兩百八十坪的辦公室,再買下九百坪的倉儲,疏通現有擁擠的物流中心。在金融海嘯橫掃過後的不景氣時代,網路賣家卻感覺不到一絲冷氣。

開店平台興起,活絡市場

台灣網路購物市場規模有多大?根據資策會MIC預估,今年市場規模將達到新台幣三千一百一十六億元,較去年成長三○.四%,其中預估B2C的市場規模為一千六百八十八億元,開店平台、購物網站都屬於此類,較去年成長二六.五%,而C2C的市場規模則為一千四百二十七億元,主要指雅虎奇摩拍賣與露天拍賣,較去年成長三五.二%。

三成以上的成長速度,除了新興產業的自然成長之外,各種類型電子商務網站的崛起,也是促使成長的原因,尤其是去年接連兩個實力十足的B2B2C(企業對企業對消費者,在此指購物網站對網路賣家對消費者)開店平台開站,帶動新一波風潮,分別是「台灣樂天市場」與「雅虎奇摩超級商城」。

前者由日本電子商務網站一哥樂天市場,與台灣超商龍頭統一超商合資組成,挾著日本成功的開店平台經驗,與統一超商在物流、通路上的優勢,一年之內延攬八百五十家商店,特別是許多首次開店的賣家,包括不少台灣在地美食的知名老店。

緊接著在下半年,台灣流量最大的入口網站雅虎奇摩,以旗下最熱門的拍賣平台為根本,開設全新頻道雅虎奇摩超級商城,初期集結拍賣裡的知名賣家提高頻道知名度,如銷售日系女裝的Joyce Shop、男性服飾的男人幫Man's Shop、孕婦裝的艾琳媽咪屋……,再透過「共用搜尋」(當網友在使用拍賣搜尋列的時候,搜尋到的結果將包括拍賣與超級商城)的方式,將拍賣流量巧妙導入,目前已有九百名賣家進駐。

兩大潛力新星加入開店平台市場,既有的平台業者也不斷成長。開站三年的PChome Online商店街在去年十一月一舉突破五千店門檻,因其聚集效應,近半年已再增加千餘位賣家,總數已高達六千五百多家。而原先經營雅虎奇摩購物通的網勁科技,在與雅虎奇摩結束合作關係後,賣家已移轉到網勁自營的oBuy全買網,藉由網勁在中國淘寶網台灣館的經營有成,賣家能近一步瞭解中國市場。

除了名為「開店平台」的網站之外,其他還包括C2C的雅虎奇摩拍賣、露天拍賣,以及B2C的雅虎奇摩購物中心、PayEasy、GoHappy等,皆提供賣家以自有品牌的方式,在網站內經營賣場,而不只是供貨商。因此在各平台業者的用心拓展之下,台灣現有專職網路賣家約有一萬人,提供吃喝玩樂、穿戴騎乘、無所不包的商品類型。

品類及來源,決定經營模式

雖說市場規模高達三千多億元,但消費者普遍期待網路商品是低價的,因此網路賣家的毛利依商品類別和開店平台不同,會有很大的落差。

大眾市場的服裝、配件類約是五%到一○%,食品類較高,可到一○%至二○%;若是分眾類型的主題商品,則可更高一些,但訂單量比較難大幅躍升。至於在平台的開店費用,月租費從數千到數萬元不等,每筆成交的交易費用抽成從二.五%到六%,都使得每個賣場的毛利不同。

不只是品類與所選擇的平台影響收入,更重要的是商品來源!自行研製商品的賣家,因為可從材料開始掌握,省去中盤、大盤商的轉手,也就多些利潤,但研發成本相對較高,例如依蕾特布丁、以自製女性平價牛仔褲起家的JJS時尚流行網、銷售平價女包的PG美人網等。另一方面,大量批貨則是最快的創業方式,但因為同質性高,市場上削價競爭成為常態,普遍毛利不高,關鍵在於衝出銷量,將有不錯的利潤,東京著衣、Orange Bear、銷售彩妝與保養品的86小舖皆為此類。

此外,店長少量挑貨與代理國外品牌的賣家,因為商品的稀有性,有機會做出不同於薄利多銷的模式。少量挑貨靠的是店長個人特質與挑貨眼光,例如一天只銷售一件物品的瘋狂賣客、將海鮮從產地直銷的海鮮市集;代理國外品牌則是難在談定代理權,以及在還未賣出商品,就得給付代理費用的創業成本之下,壓力較其他類型沉重。

至於六成擁有實體店面的網路賣家,經營挑戰則在虛實通路的互流與市場區隔,但終歸是多一個銷售管道,對於營收和毛利將有正面幫助。

商品來源決定經營方法,影響賣場行銷方法、新客與熟客比例,《數位時代》本次依五大商品來源,作為「網路人氣賣家一百強」成功的模式分析。

在名單裡,前三多的類別是服裝類二十八家、食品十七家、配件飾品十二家,三者相加已佔比五七%。其中有一半的服裝賣家以日系風格為主,食品有十三家是休閒類零食,配件飾品七家是專賣流行女包,顯示同類型賣家集中,也意味著市場裡還有許多可經營的品類、風格空間。資策會MIC資深產業分析師劉楚慧建議:「台灣線上購物廠商可朝向區隔產品市場定位、活化網友互動機制與搶佔海外合作商機等三個方向發展。」

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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