改善臨時用車需求等問題?共享汽車租賃服務Zipcar進駐台北
改善臨時用車需求等問題?共享汽車租賃服務Zipcar進駐台北

2017/5/11更新:我們後續向Zipcar提問日後在台營運的一些疑問,目前整理如下——

問:在台灣運作部分是否以台灣在地法規模式運作?(例如稅金繳納與使用保險等問題)

答: Zipcar的車輛是符合台灣在地法規進行營運的,車輛由Zipcar系統化管理,負責稅金與車輛保養,Zipcar 的每台車輛都提供充足的保險與道路救援,讓會員能安心地使用Zipcar。

問:目前合作車輛來源?停車位置是有跟特定停車場合作嗎?

答: Zipcar有自己的專屬車隊,停車與特定停車場合作。

問:如何避免未成年或禁止上路駕駛人租賃使用?

答: Zipcar將採取會員制度,線上註冊後會經由內部人員審核,確保駕駛與他人道路安全。

問:若是租賃過程不慎造成車輛損壞 (爆胎、擦撞、刮傷,或將車輛內部弄髒、遭竊與違規等),Zipcar在台灣這邊會如何處理?

答: Zipcar的每台車輛都提供充足的保險與道路救援,故若有車損及突發事故發生,都會有相對應的措施,讓會員能更安心地使用Zipcar。此外,Zipcar非常重視每一位會員使用車輛的體驗與舒適度,也會有相對應的用車維護守則希望會員一同來遵守,相關細節我們將會於正式上市後公布和說明。

問:台灣地區也會提供加油卡嗎?或是使用者先付再退?

答: 台灣地區也提供加油卡,使用隨車的加油卡,即可至合作加油站免付款加油。


在美國各地區經常可看見的共享汽車租賃服務Zipcar,今日 (5/10)宣布正式進軍亞洲市場,並且選擇以台北作為發展首站,同時也將以台北作為Zipcar進軍全球營運重要據點。

目前Zipcar已經與全球多數城市合作推廣汽車共享模式,讓臨時有開車使用需求的人可輕易取得車輛資源,同時僅需支付簡單明瞭的服務費用,藉此減少城市過多車輛造成交通堵塞、排煙污染等問題。

之所以選擇台北作為進入亞洲市場首站,Zipcar表示主因在於台北市民有先進的共享思維,同時也有高度計程車與租賃車輛使用需求,因此希望能將過去於全球超過500個城市、將近1萬2000台車輛共享營運經驗帶進台灣市場,最快將會在近期內於台北地區上線運作。

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圖/ Mashdigi

Zipcar全球營運最高負責人Massimo Marsili表示:「我們很高興能夠以台北作為亞洲首站,與生活在大台北地區的民眾一同推廣共享汽車,這對品牌而言也是一個重大的里程碑。我們將憑藉著 Zipcar 於全球近 20 年的共享汽車營運經驗,提供台北都會區有用車需求的民眾絕佳的使用體驗。而我們過往在歐美城市的成功,有很大的一部分來自與有先進思維的城市攜手合作,利用並改善既有的公共基礎設施,進而提供市民更好的都會用車選擇。」

未來正式在台上線營運後,Zipcar將提供等同美國等地區服務運作模式,讓加入會員的使用者可透過電腦、手機登入服務系統,並且隨時預約停放在台北市各地區的閒置Zipcar服務車輛,讓使用者能免去長時間養車、保養等瑣碎事項。目前Zipcar服務提供以小時或天數兩種模式計算使用時間,當使用者完成線上預約,即可前往完成預約車輛停放處透過會員卡或手機App取車,並且依照使用車輛時間支付單一費用。

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Zipcar 全球營運最高負責人Massimo Marsili。
圖/ Mashdigi
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圖/ Mashdigi

而Zipcar服務推行概念同樣基於共享,由Zipcar服務提供車輛、相關保養維護、行駛油費、國道通行費用與相關保險,以及長時間閒置放置的場地租賃費用,甚至行駛過程發生故障時也能透過全年無休的道路救援給予協助,使用者僅需針對個人使用需求支付對應費用即可享有車輛使用權,整體運作基本上就跟YouBike的理念相同,同樣提供24小時隨時可租賃服務,至於油費部分則是藉由車內提供的加油卡,或是預先支付,之後再提供收據由Zipcar退還油費。

以先前在美國地區運作模式來看,Zipcar對於短時間臨時租賃相對划算,但長時間使用的話,則會因為累計里程、使用天數產生更高的使用費用,因此若是要長時間使用的話,反而是傳統租賃車服務較適合。

本文授權轉載自:Mashdigi

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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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