【觀點】仿販賣機的新購物網站「Snack&Munch」背後的3大值得學習的要點
【觀點】仿販賣機的新購物網站「Snack&Munch」背後的3大值得學習的要點
2011.04.22 | 人物

兩周前有個奇特的購物網站,得到一些關注,這個網站叫「Snack & Munch」,它的特色是──賣「零食」

你說,這有什麼好賣的?

有趣的是,它將自己定位成:「販賣機網站」,什麼意思呢?就是說這些零食,平常你應該是在販賣機裡面看到的那些東西,它把它們拿到網路上面來賣。既然到了網路上面來賣,它的品項就可以達到很多很多,這個Snack&Munch網站據稱有高達250種各式各樣的泡泡糖、巧克力……全都是你會在販賣機買到的那種樣式:小小包、吃一下就結束……。

也因為一般人應該不會上網,去買「一包」,請人送來?因此Snack&Munch的規定是「24包」,也就是說你上到這個網站,你要選24種,它算你24元,好像選「雷根糖」那樣,你在一片琳瑯滿目的零食前面,細心的選了24種,它就儘快猶寄過來給你,不需要郵費了。

大家會覺得,好啦,美國人或許有機會吃這一套,但亞洲這邊的城市地稠人多,便利商店四處都是,連自動販賣機都已經很難在這個地方好好生存,更何況是「線上自動販賣機」!大家想嚼泡泡糖、想啃一根巧克力,直接去樓下買就好了,順便抽根煙!幹嘛上網,等到最快明天才會送來給你24個?

但我覺得這Snack&Munch有至少三點,是值得我們注意的:

一、他們很會選題:很多人都是為了經營網購而經營網購,看準「網路上賣東西聽說有機會賺很多錢」,所以想辦法開了一家店,從頭開始學起。但是,要開什麼店,才是「藍海之店」?也就是沒人開過的店?比較安全的方法,就是找到現在已經出現的生意,在實體找得到的,但是目前因為很多原因還沒有放到線上去的!譬如五年前大家很關注那些「賣魚」的網站,可以讓你線上選新鮮的魚,冷凍宅配到你家;而在2011年的今天,Snack&Munch看到了一個還沒有人敢做的「把販賣機搬到網站上」,就做下去了。

當這個題目選定了,聽起來不太有道理,販賣機怎麼能在線上賣?但,他們也馬上享有了第一個「世界第一」──這個網站肯定能賣比平常販賣機還要多十倍的商品種類,它一開,就馬上擁有250種品項,成為世界第一販賣機。全球有上百萬台的販賣機,只要有人很喜歡買販賣機的東西,就算遠在東歐、北非、南澳……都可能上到Snack&Munch來買幾包!

二、他們可以破壞價格,重新訂定自己的遊戲規則:當他們將「販賣機」這種已存在但從未有人敢放上線的商業模式放到網路上面去之後,由於是「第一家」,變成他們可以制定自己的「遊戲規則」。他們一定發現,寄一包巧克力一定要運費,寄24包巧克力的運費也是相同,消費者肯定也知道這道理,所以,雖然平常在自動販賣機買一條巧克力可能只要0.55美元,但,當Snack&Munch斗膽賣到24包24美元,沒人吭聲,認為這是這種生意應該賺的錢。

但,真的應該這麼多錢嗎?說不定,24包根本只要12美元就可以賣到一般販賣機的水準了,請注意,這個網站,可不必和一般販賣機一樣,付「房租」或和「房東」對拆收入哩!意思是說,24包賣24美元,很有可能是賣得非常非常之貴,讓它的毛利非常非常之高,而消費者竟然甘之如飴,因為大家從沒看過這種生意模式,而且,平常買真的販賣機或許掏出兩張鈔票都覺得很奇怪,但是若是在線上刷了24美元,真的是「小錢」了,Snack&Munch利用價格上的心理落差,成功的賺到極高的毛利。

三、他們可借用從前大家熟悉的印象,搭著這印象,新網站看起來好像多年老朋友:由於Snack&Munch搭的是「販賣機」,大家都知道什麼是販賣機,所以Snack&Munch在「進貨」的時候,很容易和廠商談,而且廠商也不必特別為了Snack&Munch另外開一個規定。事實上,Snack&Munch就只要依平常販賣機與廠商談的管道進去,它就馬上談成了!做購物網站除了經營消費者,經營「貨源」也很重要,Snack&Munch一開始就在「貨源」的部份相對容易很多;另外,許多網路人一聽到「販賣機首次上線」,也都很熱心的幫忙轉寄、思考這個商業模式可行還是不可行,Snack&Munch這個「熟悉的陌生人」讓網路人都想到很多事情,幾位部落客寫了幾篇,為Snack&Munch做了好多免費宣傳。

現在讓我們來想想,雖然在城市裡是不能做Snack&Munch,但有什麼點子,是我們平常常看到實體在賣的,卻還沒有人斗敢將它「搬上線」?你就有可能享有Snack&Munch以上的三大好處,消費者也多了一個「熟悉的選項」可以花一花口袋裡的「錢錢」!

出自Mr.6部落格

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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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