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 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

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iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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