前東京著衣物流中心化身集團小金雞,久新新物流獨立後首度公開
前東京著衣物流中心化身集團小金雞,久新新物流獨立後首度公開

「同樣的事情,我用30個,你用150個,這就是差別。」久新新物流執行長吳明錩這裡所說的30和150,指的是倉儲物流需的人力。而他認為久新在效率上的突破,已經可以視為一種技術,也是他們今(2017)年二月正式從集團中獨立的底氣。

用效率挑戰物流零成本

「我時常跟員工講,我們工作量很多,我們的突破點是什麼?絕對是做法而已。」吳明錩說:「如果能突破,就能賺到中間價差。」他在2013年6月加入創新新零售集團前身東京著衣擔任物流主管時,大家的作法還是一人一張手拿單撿貨,但四年之後,他們已經可以一次處理三百張訂單。將同樣一個4200坪倉庫的人力需求從原本超過百人,降至不到三十人。這就是他口中的效率財、技術財,而在公司獨立後,他們還要將這樣技術財變得更大。

吳明錩認為,行銷廣告和物流是電商經營的兩大開銷,如果他能用最少人力處理最大的訂單量,就可以降低集團每張訂單出貨的成本。但他不只是想壓低成本而已,更希望達到「零成本」的境界。而要實現零成本,就勢必不能只服務東京著衣一家,必須對外接單。

就技術面,吳明錩不敢說自己是最強的,但他有自信,因為東京著衣的起步早,不論多品項、多平台和多國家出貨,他們都有經驗,也已經模組化。「當他(指客戶)提出需求,我們有那方面經驗, 要上手很簡單,他要去上其他平台,我有的就告訴你要準備什麼,我們的角色是在於可以輔導你。」同時,吳明錩也不斷思考如何持續強化撿貨、出貨的效率。

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久新新物流執行長吳明錩不只幫客戶做進出貨,也會幫他們留意身邊每一個小格子的商品異動率
圖/ 吳晴中/攝影

看訂單不看周轉率,賺到的只是庫存

再就需求面來說,他更是一點都不擔心。「一般電商都會賺到庫存,不知道如何提升周轉率,最後廠房愈來愈大,庫存愈來愈多,賺到什麼?不知道。」吳明錩觀察,激烈的市場競爭讓許多電商老闆不得不拚了命地向前衝,眼裡只顧著訂單是否增加,卻忽略了庫存管理,直到出現成長瓶頸。

他舉例,今天A公司和B公司每個月如果都可以賣出50萬件衣服,但A的庫存是350萬件,B的庫存是100萬件,假設一件衣服的成本100元,那A和B的庫存就差了2.5億元。這就是吳明錩說的,很多電商很會賣東西,訂單量很大,卻賺不到錢的原因。而這也是久新的機會。

實際上良爽衛生棉台灣總經銷商朝寶商貿負責人謝孟儒就有過類似經驗,他直言過去是用比較土法煉鋼的方式做倉儲管理,常常一忙起來就沒有時間做盤點,如果訂單出問題,也很難找出責任歸屬。而去年九月開始和久新合作後,他最有感的就是出錯率變低,也不必再擔心旺季的出貨問題。還有男裝電商Plain-me倉儲物流主管劉佩恆也提到,過去要花三、四天消化的訂單量,在交給久新之後,現在只需要幾個小時就可以處理完。

創造集團更大利潤空間

不過久新不是所有客戶都接,如家俱的體積太大,就不在久新的接單範圍,而吳明錩目前主要是以生活用品、美妝和服飾為目標客群,表示這是因為這三項產品佔了整體電商市場六成的銷售量;另一方面他則是看好這些產品和新零售集團有合作空間,有機會創造出更大的綜效。

吳明錩指出,久新獨立成第三方物流,除了是既有基礎的更大化利用,以及藉由更大的規模創造出議價優勢,「至少人家不會隨便漲我們價格。」他說,這同時也是希望能為集團創造出更大的利潤空間。「大家都在計較一張訂單的成本是多少錢,我們不是計較一張多少錢,我們已經在賺錢。」吳明錩透露目前已經有15家外部客戶,倉儲利用空間約9成,距離零成本的目標已經不遠。

但究竟久新是如何達到吳明錩所說的,不論品項、平台、超取、宅配、國內外...都可以在最短距離、最短時間完成一次三十到三百張訂單撿貨,並做到當天接單、當天出貨?

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久新新物流位於嘉義的物流中心
圖/ 吳晴中/攝影

久新物流中心直擊

實際走一趟久新位於嘉義的物流中心,那是一棟可利用面積4200坪的三層樓建築。吳明錩表示,未來若貨量持續增加,可以透過架高設計將可利用坪數擴大到8000坪。而乍看之下,這裡好像與尋常倉庫無異,放眼望去也不見什麼高科技自動化設備,但其實秘密就藏在細節裡。

吳明錩不便透露太多細節,但基本上他們是利用RFID這項技術開發自己的物流系統,所以可以做到每人每次能處理30300張訂單。他說,「只要會09就好。」基本上不需要思考,就可以走出一條最佳撿貨路徑。甚至一次如果有三十個人一起撿貨,系統還可以做到讓不同人走不同走道,而不會出現塞車、撞車的狀況。

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這個不起眼的指環,就是久新新物流高效率的秘密
圖/ 吳晴中/攝影
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要做到高效率,其實只需要一些小動作
圖/ 吳晴中/攝影
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只要掃瞄就可以知道商品應該擺放的位置
圖/ 吳晴中/攝影

此外,整個倉庫共有五萬多個格子,撿貨和後台的庫存資料連動,所以他們可以分析每個位置的異動率,「每個位置當成一個家,住了幾個人、發生什麼事、有沒有進出,我才有辦法提供相關數據給集團、給客戶。」他表示,如果發現進出不頻繁,代表客戶的資金卡在這,那他可能就會建議客戶做促銷、加價購或福袋。「沒有收顧問服務費。」他說:「因為他訂單出去我就有錢。」

另外可以注意到,每個流水線都裝有監視器,「出貨有短缺我看監視器就可以,傳統監視器要看很長,可是我不需要,我只要刷單號,就會幫我調出那段監視器畫面。」他說。

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輸送帶的上方可以看到監視器,如果有問題可以隨時找出需要的片段
圖/ 吳晴中/攝影

除了進、出貨,吳明錩表示,相關耗材的採購,如要買氣泡柱、要灌氣,久新都可以幫忙,藉由經濟規模達到以量制價的效果。以出貨單為例,因為格式統一,一來印表機不容易卡紙、出單速度快;二來大量訂購可以談到的價格約可以比單獨採購低四成以上。雖然紙的單價不高,但量大所節省下來的金額還是相當驚人。「前端打到頭破血流,如何創造利潤就是後勤這端。」他說。

而在一樓角落辦公區可以看到牆面上掛有兩個螢幕,上面顯示的是系統每個小時的載單量,其中一個螢幕是東京著衣的訂單,另一個是其他客戶的訂單。因為客戶不斷增加,他說:「牆上數字已經放不進去了。」

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一樓辦公室牆上有兩個螢幕,分別顯示東京著衣和其他客戶的即時載單狀況
圖/ 吳晴中/攝影
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流水線的兩邊,分別處理國內和國外出貨的訂單
圖/ 吳晴中/攝影
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只要在時限內進單,久新就可以在當天出貨
圖/ 吳晴中/攝影

吳明錩表示,為求效率,基本上他們會累積到比較大的量,可能到一千張單才會開始處理。而要做到當日接單當日配送的條件是,經由API串接做即時資料傳輸的客戶可以在最晚當天下午三點前進單;如果沒有系統串接,要另外匯入資料的客戶則必須提早一個小時。

而倉庫另一邊還有一條流水線是專為跨境需求設計,有一個磅稱可以秤重,連同包裝和發票都可以在久新的倉完成。吳明錩說:「他(客戶)只要上飛機而已。」

吳明錩預期久新在今年就有機會獲利,但他強調:「可以幫集團創造更大利潤空間,才是我最大的目標。」

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

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SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

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當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

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要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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