團購市場持續衰退,17Life轉向思考,從寄杯服務尋找新出口
團購市場持續衰退,17Life轉向思考,從寄杯服務尋找新出口

走在轉型的路上,17Life已經有了明確的目標,但要如何走到終點,則還在不斷試錯的過程中。而最近,17Life似乎在「寄杯」服務看到一絲希望。

17Life去(2016)年營收小增10%,未能達到原本喊出的20億元目標,17Life總經理李易騰直言,主要是受到團購市場持續衰退的影響。也因為早預料到團購市場的低迷,過去一年來,17Life除了給自己冠上生活電商的稱號,希望能取代團購網的印象,同時他們則是把更多力氣用於成為一家「協助實體店數位化」的解決方案公司。

而在這條路上,目前17Life最知名的案子應該就是協助新光三越開發App,以及在實體百貨布建Beacon應用,和後台的數據分析導入。李易騰表示,導入效果不錯,預計2月23日第二階段服務就會上線。

17Life與新光三越共同宣布推出新一代新光三越App。.jpg
新光三越是17Life非電商團購業務的代表客戶
圖/ 17Life

在新光三越之外,17Life去年底也和全家便利商店合作,推出可以在線上購買咖啡寄杯,跨店領取的服務。李易騰表示,目前每天都有10%~20%的數量成長,已經在全家的咖啡銷售佔到「有意義的數字」。

團購不會歸零,只是從主角變配角

寄杯服務看起來沒什麼特別,但對17Life來說卻是一個重要的嘗試。

一方面,李易騰雖然強調17Life已經不只是一家團購網,也坦言團購市場在衰退,但不代表未來團購業務就會歸零。對17Life來說,團購只是會從主角變配角,如咖啡寄杯這項合作就是一個例子。

在過去,17Life的模式是以團購為核心,搭配推出熟客卡(虛擬會員卡),但效果不如預期,所以他們重新思考,改以會員的概念出發,再輔以團購等不同形式,達成協助實體店家增加來客率還有提袋率的目的。而和全家合作的咖啡寄杯,就是這個概念的實踐,或者更準確地說,咖啡寄杯是消費者看到的消費形式,但從17Life和商家的角度,重點其實是CRM(客戶關係管理)。

李易騰解釋,之所以會選擇從咖啡寄杯開始,主要是他認為消費者無法一次接受太多新概念,但寄杯已經行之有年,消費者多已理解,也能接受。而且咖啡在台灣不是一個小市場,以全家為例,2016年的銷量逾億杯,營業額估計就超過30億元。此外,他表示17Life也不會只做咖啡市場,接下來依循相同模式,也計畫擴大到茶飲、麵包等更多元的產品。

目標成為實體數位化解決方案平台

但如同前述,不論是代銷咖啡、麵包還是茶飲,重點其實不在品項,而是背後的解決方案。就像去年17Life進行A輪募資,在投資者面前擘畫出的願景,他們的最終目標是要發展成一家滿足實體數位化需求的解決方案平台。

而李易騰也提到,O2O概念雖然已經發展多年,虛實整合早已不是新名詞,但他認為到目前為止,還沒有任何人把這件事做好,包括17Life也還在進化的過程中。而這塊市場上雖然競爭者眾,但他一方面認為O2O牽涉到的環節太多,還沒有誰真的完全打到誰,倒是這塊市場還需要更多人一起來炒熱、做大;另一方面,他相信17Life過去長達11年的經營,和超過2萬商家有合作關係,就是17Life相比同業的競爭優勢。

關鍵字: #O2O #新零售
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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