智付寶Pay2Go電子錢包上線,首波將砸逾2000萬元做補貼
智付寶Pay2Go電子錢包上線,首波將砸逾2000萬元做補貼

智冠集團旗下智付寶電子錢包Pay2Go今(24)日正式上線,智冠集團董事長王俊博語帶神秘地說:「我們有驚爆的誘因。」而智付寶總經理鍾興博估算,第一波祭出的會員和商家獎勵優惠所需成本,可能就會超過2000萬元。

智冠全力支援,祭出10%MyCard回饋

鍾興博表示,智付寶和同業最大的不同就是背後有母公司智冠的500萬月活躍遊戲玩家,而這500萬人也是他們首要推動的目標族群。因此王俊博口中的驚爆誘因,就是智冠將祭出未來三個月成為Pay2Go會員,使用Pay2Go購買MyCard點數,可以不限次數、不限金額,24小時開放10%儲值回饋。更明白地說,就是消費者購買100點,實際上可以得到110點。「花一萬賺一千。」王俊博說:「從來沒有過這麼高的優惠。」

而這還只是智冠方面推出的優惠,同時智付寶在未來三個月也會分別針對消費者和商家祭出其他優惠。

首先在消費者端,只要成為Pay2Go會員就可以獲得100元回饋金;另外在商家端則除了手續費全免之外,每筆訂單還會再回饋10元給商家。之所以這麼大手筆,鍾興博就是希望能夠帶動更多商家成為Pay2Go的合作店家,擴大使用者在遊戲以外的應用場景。「場景多消費者就會都在這裡解決。」他相信多元服務可以提高消費者的忠誠度。

不收手續費還送訂單回饋金,就是要衝會員和商家數

而首波3個月的活動他們目標可以增加至少十萬名會員,並且超過1000家以上的合作特約商店。

雖然乍看之下,智冠的優惠就是在削減自己的利潤,但王俊博認為,如果可以將原本的遊戲玩家引導到智付寶,這些玩家可以創造的想像空間其實是更大的。他認為這和做遊戲不同,不是一翻兩瞪眼,生命週期一到就只能丟垃圾桶的事,現在讓出的利潤,應該視為對未來的投資。

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智付寶總經理鍾興博認為未來每個會員每月消費上看一萬元是可以期待的
圖/ 何佩珊/攝影

鍾興博也看好,五百萬個會員,假設每人每月過去花1000元在MyCard,但在成為Pay2Go會員後,消費的範圍、頻率和金額都可能變廣、變多、變大,他相信未來每人每月的交易金額上看一萬元不是沒有機會的,而將一萬元乘上會員數,那就會是一筆很可觀的數字。

手續費利潤低,加值服務的可期待性更高

而他也不諱言,交易手續費的利潤相當低,所以更重要的是當會員和交易量累積到一定規模後,加值服務和異業合作收入可以有更多期待。鍾興博指出,保險業、證券業等等,都是未來可能的合作對象。

此外鍾興博也提到,儲值支付將會是智付寶很重要的武器。因為儲值支付可以省去原本信用卡支付要收取的手續費,也就是原本代收代付業務交易規模要超過200億元才能獲利的話,那麼以儲值做代收代付的獲利門檻一定會更低。

而回到智冠集團,王俊博表示,Pay2Go上線的另一個意義在於,智冠今年的打擊面會更廣,將不再只有深耕遊戲產業。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

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。

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