台灣農產品競爭力強，國內八大電商平台讓小農變「電農」|數位時代 BusinessNext

電商讓農業「零售化」，發展空間大

Momo 購物總經理林啟峰表示，過去農產的運銷上，農民只會栽種，農產品分級、包裝、產銷履歷等大部分是由盤商或通路處理，因此都只能大量銷售給盤商和通路，無法處理運銷的事項。「目前整個供應鏈還沒完整，只有商業模式。」

因此，透過電子商務，未來希望農業也能往零售化邁進，當零售的需求增加，才能讓物流業者增加對冷鏈配送的投資。「台灣農產品是少數能和中國競爭的商品。」林啟峰認為特別是可以常溫配送農產加工品，在銷售上比較不會碰到問題。

這次參與的八家電商為（依照英文名稱首字母排序）：東森購物網、GoHappy 快樂購物網、Momo 購物網、PChome 線上購物、台灣樂天市場、udn 買東西、森森購物網和Yahoo奇摩。Udn 聯合報電子商務部總經理孫志華也指出，希望透過聯合報在媒體內容上的資源，協助小農行銷。

（照片來源：擷取自 udn 買東西網站。）

雖然林啟峰表示在 Momo 購物上農產品類仍然不多，只佔平台上商品中的極少數，但 PChome 24h 購物也表示，從 2013 年到 2015 年，PChome 24h 購物的台灣農產品銷量每年成長超過三成，代表未來農業電商仍然有很大的發展空間。

日前 Yahoo 奇摩超級商城才宣佈發展農業電商，和新北市農會及小農組織「小農食代」合作，Yahoo 奇摩拍賣也協助平台上的個體戶小農行銷。年僅 22 歲的彰化地瓜農蔡翌璋回到祖父母家務農，就是靠著 Yahoo 奇摩拍賣協助在拍賣平台銷售「栗香黃金地瓜」，甚至還拍攝微電影。今年蔡翌璋的地瓜有兩成的產量分在 Yahoo 奇摩拍賣銷售，上架三週就已經賣超過一半。

平台組織小農，協助自產自銷

除了農委會主導國內八大電商平台合作促銷農產之外，過去幾年其實早就有許多訴求幫助小農直接向消費者銷售產品的電商平台。例如 2010 年由金欣儀（又稱「買買氏」）創辦的「直接跟農夫買」，就透過粉絲團和自建平台銷售，集結上百位小農，在運銷上協助小農自產自銷。這一類新平台的誕生，讓小農有除了賣給盤商之外的新選擇。

新創團隊「挺農易」也是協助有機小農銷售的電商平台。總經理賴積熙曾經在大潤發工作，現在經營餐飲業，對於食材來源很重視，因而想要協助有機小農銷售好的有機農產品。

然而賴積熙也指出，「挺農易」在接洽小農的過程中，發現許多小農其實對於電商都非常不了解，也不清楚農委會可以協助的資源。即使想要在國內大型電商販售，也不一定能達到 B2C 平台要求的供貨量，更無法負擔通路的上架費。

因此「挺農易」目前是抱持著經營社會企業的心態協助小農銷售，僅賺取中間微小的價差。但由於大型電商平台有較高的能見度，未來也不排除會在大型電商平台銷售。

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。

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。」

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。

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。