‎成功抵抗Amazon!看法國LDLC‬ 如何靠專注的垂直電商模式勝出
‎成功抵抗Amazon!看法國LDLC‬ 如何靠專注的垂直電商模式勝出
2015.12.15 | 行銷

成立已經20年的LDLC是法國著名的電腦零售網路商店,公司CEO最近決定併購競爭對手 Materiel.net,將帶領這個歷史優久的電腦專業零售電商進入法國電子商務的前5名,希望繼續靠專業與專注來抵抗跨國電商巨人Amazon的競爭。

LDLC Front Page
(圖片說明:法國LDLC已經成立超過20年,是法國歷史最悠久的電子商務公司之一。圖片來源:網頁截圖)

在Amazon進入法國,透過其廣大產品數量與快速反映的價格,已經造成很多加法國電商很大的競爭壓力,尤其在如Pixmania‬已經申請破產法保護的情況下,LDLC在法國的表現算是相當傑出。這家公司在1996年由Laurent de la Clergerie所創立,他名字的縮寫LDLC也成為公司名稱。總部設在法國第二大城里昂,為法國電腦零售電商中少數有賺錢的公司之一。

LDLC
(圖片說明:LDLC創辦人 Laurent de la Clergerie,他名字的縮寫LDLC也是公司的名稱。圖片來源:BFMTV)

法國的電腦3C網路零售商一般而言有兩種:

  1. ‪‎跨品類電子商務,什麼都賣強調低價的
    例如Rueducommerce,Pixmania,CDiscount,當然還有Amazon 。這個類別除了Amazon外,幾乎都不太賺錢。除了Pixmania已經正式申請破產保護,希望能透過縮減產品數量來轉型外,也傳出RueDuCommerce將被法國家樂福併購納入旗下,CDiscount則是早已經是法國零售集團CASINO子公司,透過集團財務支持來擴充海外市場。

  2. ‪專業產品強調客製與服務‬
    針對小眾客群,提供客戶需求的服務與品質。公司例如Pecheur.com,Materiel.net,Oscaro.com。這可能是些小型店面或者電商,不太容易做大營業額。當然還有LDLC。

‪LDLC算是法國專業電腦電商裡面最成功的公司之一‬,這個設立在里昂的網路電商成功地創造大營業額(2.86億歐元,約103億新台幣,2014至2015年的營業額),連續創造盈利(6百萬歐元淨利潤,約2億2千萬新台幣),而且它只集中在它的核心業務‬:銷售專業電腦產品,尤其是電競高階電腦或筆電跟相關週邊產品。你不會在LDLC找到其著名競爭對手網站什麼都賣的產品,例如冰箱,嬰兒汽車座椅或電鑽等。

該公司創辦人希望透過購買 Materiel.net競爭對手來擴充其營業額,在2016年合併後的新公司應該可以產生約5億歐元的銷售額。(LDLC有近3億歐元的營業額,Materiel.net 約1.5億歐元)。

雙方公司都提供相同類型的產品和服務(高科技,IT),都具有強大的本地根基(LDLC在里昂,Materiel在南特),除了網路電商為主體外,也都擁有少數實體店。

「我們兩家公司有共同的價值觀和文化,並有很強的互補性,確保合併後可以繼續擴張。」LDLC該公司最近幾年都有雙位數的成長(2015至2015年成長12%),LDLC原本預計公司在2018年可達到5億歐元的年營業額,透過雙方合併,這個5億歐元的年營業額目標可以提前兩年到來,並預期年成長率可以到達15%。

‪如果我們賣咖啡我們將不再是LDLC‬!

雖然大多數LDLC的競爭對手都試圖模仿亞馬遜模式(賣各式各樣產品,透過相對低廉價格來攻佔市場),但LDLC仍然忠實於它的專業產品商業模式。也有不少電商公司開放自己的平台,讓第三方廠商上網銷售(垂直電商兼營開放平台電商模式,靠網路流量與會員數來賣第三方賣家的產品抽取傭金),但LDLC還是只銷售自己買的產品。 「我們已經實現盈利,我們沒有必要推出一個類似DARTY的普通網站,如果我們明天也賣咖啡,那我們將不再是LDLC了。」

在2014年,LDLC他宣布了一項雄心勃勃展店計劃,2018年前將開設40家展示專營店,進行多通路整合來與Amazon純電商產生差異化。LDLC顯示在2020年結束時,將不會只是Amazon 亞馬遜獲得勝利!

資料來源:BFMTV

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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