【電子商務實戰講堂之三十三】巷弄─上線五天衝破60000次下載的即時餐點折扣LBS App
【電子商務實戰講堂之三十三】巷弄─上線五天衝破60000次下載的即時餐點折扣LBS App
2012.08.22 | 創業

今天我要把第一次寫台灣的電子商務服務獻給「 巷弄 」, 巷弄 是一個台灣的新創公司「Hiiir好時光」上週發行的O2O+LBS的手機App,並且在 iOSAndroid 上面都有提供,而這篇文章除了是本人昨天去Hiiir訪談之後的分享,並且加入我對電子商務的了解來討論一些O2O的問題來跟大家分享。

巷弄 」所經營的價值主張,是來自於對於在地店家的行銷與導入客人的服務,不同於以往大家所知道的團購服務一次談大量的餐券並且直接填滿幾個月份的銷售量,直接壓低餐廳販售價格,這樣其實對於餐廳來說很傷,團購網站的問題我們就不說了。「 巷弄 」提供讓餐廳「自選時段」「少量份數」「由地圖查詢」,消費者可以看到你周邊最近(地點與時間幾乎即時)提供的折價服務店家,每天也只有兩份五份,並且隨買隨用,再也不用等。並且也有「任務收集購物金」的活動,幫店家打卡到Facebook宣傳賺購物金。

而「 巷弄 」自從上週四上線之後蟬聯iOS免費下載排行榜榜首三天,當天就有發生交易,並且以每天下載15000左右的數字,每分鐘2~3個人成為會員的數字往上攀升,我昨天訪談的數字,5天之內iPhone APP下載量已經超過60000次,本週應該可以衝破100000人次下載,現在每天的訂單量為50~100之間不等,擁有超過200家餐廳的合約,這是一個Hiiir好時光悶著頭做了一年左右的新成績,就下載量與初期訂單數字來說這兩件事情都很不容易。

成為店家的好朋友,創造三贏局面

大部分做團購的作法都是做一檔行銷,但是對於店家來說通常做完團購,店家就不想要跟團購做生意了,所以對於網路合作很不開心,但是「 巷弄 」這款的作法不僅讓店家自選時段與餐點,「真實的幫店家填補商店冷門時段的空位」,行銷巷弄裡的店家餐點,店家服務,店家活動,創造「平台」「店家」「消費者」的三贏局面,而就我知道為了做好這個服務,他們至少花了超過三季以上的時間。

O2O 是目前最難的電子商務

說實在的如果要我講現在最難的電子商務,我覺得就是O2O(Online to Offline)這門生意,為什麼呢?因為O2O這一段一直還沒有被「標準化」,意思是說你做一般網站B2C賣東西的電子商務很多方面可以標準化傳遞資料,你說商品上架物流金流結帳交易寄送這些內容都能夠電子化傳遞,但是你去想要智慧型手機結帳去老張牛肉麵吃一碗麵做不到,因為「數位化的流程」還沒有到一般傳統商家,每個商家都是自己的規格自己的方式,你得找業務下去跑,你得幫店家做解決方案,所以我的好友 EZTABLEAlex 他們光整合店家那端就做到哭哭了,但是沒辦法,創業家就是得這樣,你方便了別人就能賺到錢。

LBS 的即時點位置運算

技術上來說,我覺得 LBS 搜尋是很困難且運算量比較大的,一般以往我們對許多資料做搜尋,是在有規律性有預先的在資料庫裡有先做一些基本的index節省運算時間,問題是利用使用者位置「計算」遠近的問題,這個點是活動的(因為消費者一邊拿手機一邊跑)加上臺灣行動網路環境....,這不是很好計算的,而且使用者是沒有耐性的,所以要表現的好這很不容易,這又是另外一個很大的麻煩點。

(左邊為業務副總,右邊為技術長,昨天創辦人不在)我們這些台灣網創夥伴對Hiiir好時光最了解的是他們三網合一與行動與多媒體行銷能力,他們許久除了好時光貼曆與有料情報,有好長一段時間沒有推出自己的產品,「 巷弄 」是Hiiir好時光花了很長一段時間的又一力作,我們是否也該為台灣的創業團隊鼓鼓掌呢?

巷弄iOS下載 巷弄Android下載

呂元鐘 Max Lu現為Buyble 國際代購2.0 、Buytheway 買物誌

Max的網誌

關鍵字: #O2O #電子商務
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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