東京著衣大股東凃俊光看台灣電商,整併才有出路
東京著衣大股東凃俊光看台灣電商,整併才有出路

「我們一定要往海外才能獲利。」知名品牌電商東京著衣大股東凃俊光認為,現在大家在喊南進,電商正是最有機會的產業,但是,「大家在島內已經殺得亂七八糟,要怎麼去島外?」他認為唯有品牌電商彼此整併,才能走出一條生路。

導流成本高,小賣家怎麼玩?

凃俊光認為,台灣電商面臨很大的一個挑戰就是網路導流成本非常貴,但轉換率卻不好。他指出,過去PC為主的時代,有很多版位可以投廣告,只要有露出就可以導流,但當手機成為主流後,小螢幕一次頂多曝光一個廣告,而且還很容易被消費者關掉。特別是在台灣,行動支付的發展相對東南亞和中國市場都來得慢,以東京著衣為例,現在有高達八成流量來自行動端,卻有六成的交易還是發生在PC端。

「導流量成本很高,小電商根本沒錢,沒錢就沒流量,而且導進來了,還不一定成交,所以小電商很難成長。」他同時指出,Facebook廣告的主要競價者是遊戲業者,「但我賣遊戲沒成本、賣衣服有成本。」讓電商更形弱勢。

更別說是南向,他表示,東南亞九個國家稅率都不同;而且印尼有一萬多個島,怎麼做物流也是大問題。他說:「為了這個,我們從ZALORA挖了一個有7年通路經驗的人來做配送。」但東京著衣是因為有淡馬錫這個大股東協助,所以可以雇用到這樣的人,「你說台灣小電商怎麼去?」

要走出台灣,整併是一途

這就是為什麼他和東京著衣未來大股東久大資訊有一致的目標,就是「整合」。

他表示,「電商如果賣衣服的去整合賣鞋的,我們TA(目標客群)一樣,導流進來就可以產生很多轉換率。」他認為這是未來電商的方向:「一次結帳、一次會員、不用重複登入、不用重複打廣告。」而在海外市場,「包括當地人員、配送物流、發票、進關,都是可以一起綑綁出去的。」

所以未來久大資訊正式入股後,如何整合更多電商,讓更多品牌電商變成他的股東,透過資本市場力量進行快速整併,就是未來經營目標。而東京著衣的任務,則是要想辦法在自己的領域做到更好,希望未來可以扮演火車頭的角色,去帶動鞋、內衣等其他品項銷售。

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東京著衣大股東凃俊光認為,台灣品牌電商應該要進行整併。
圖/ 何佩珊攝

「中國、韓國、東南亞透過上市公司做整併的已經非常多了,但台灣過去還沒有電商品牌IPO(上市)。」他認為台灣電商品牌如果再各自為政,用高度同質化商品去比價格、比速度、比現貨,台灣就永遠沒辦法培養出中國的韓都衣舍或聚美優品。

外界不看好東京著衣,就像當初不看好大宇

凃俊光認為,現在就像他當時進大宇一樣,「沒人看好,覺得你怪怪的,為什麼要做大宇?但是幾年後大家也覺得大宇做得不錯。那東京著衣也一樣有他的價值,只是我們怎麼去利用有價值的那塊。」他說:「電商是一個快速翻轉的行業,機會多,變數也多,所以要找到最強的經營者、最強的靠山和更多同業夥伴,才能走出這條路。」

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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
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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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