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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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
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

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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