速度戰先攻亞洲十國,KKday再靠兩招圈住旅遊粉絲
速度戰先攻亞洲十國,KKday再靠兩招圈住旅遊粉絲

這三年來,愛旅遊的台灣人,應該很難忽視KKday這個平台。

從服務來看,他們在全球53個國家、擁有近7千筆旅遊商品;資金面光是兩輪募資,就有3.6億銀彈相助,論自助旅行、自由行,確實已是不少人的首選。身為一家擁有250名員工的新創公司,他們的高速成長秘訣是什麼?《數位時代》專訪KKday營運長蘇民哲,和大家分享旅遊電商的成長策略。

KKday營運長蘇民哲
蘇民哲認為,KKday能夠走到如今的規模,「速度」與「體驗」是兩大關鍵。
圖/ 蔡仁譯/攝影

速攻亞洲十國,設在地辦公室

「一開始拼的是速度,要建立領導品牌地位,」蘇民哲說,當KKday決定要前進海外市場時,心裡想的,是如何讓當地人了解這家公司是什麼、能提供什麼服務?因此,以日本市場為例,他們除了投放廣告,也找上知名企業合作,和日本當地最大旅行社結盟,打響知名度。

另一方面,KKday快速組建當地辦公室,光是在亞洲,就有日本、韓國、台灣、香港、印尼、越南、泰國、菲律賓、新加坡、馬來西亞等十個據點,透過這些本土部隊,提供不同的旅遊觀察。

「同樣是京都,去了四次之後,你可能就不會想再穿和服了,」蘇民哲認為,以旅遊產業來說,無論多了解外國市場,看見的角度與判斷還是會與本地人有所不同。除此之外,這些外國員工也能提供更精準的建議,幫助KKday做出行銷判斷。

他說,以前陣子的北海道酷暑為例,如果同樣一筆預算,還是傻傻地投放滑雪行程,廣告效果就不會好。「這時候就要從比速度,換成比效率,」蘇民哲強調,透過不同角度的理解、觀察,可以有效提升自家的行銷成效。

擁資源和代理商「談判」,提供旅客深度體驗

但回歸旅遊的本質,最重要的還是體驗。

蘇民哲坦言,消費者對旅遊的期待,比起一般網路購物還要高出許多,從做出選擇、抵達目的地、實際享受,每個環節都可能帶來不同的評價。因此,KKday至今仍選擇自聘多國語系客服,人數超過整體員工數的八分之一,大約40位。

同時,他們透過「談判」,努力幫旅客爭取更好資源。「像是日本熱門的嵐山小火車,我們能做到預訂後,保證有位。」蘇民哲說,要掌握稀缺的觀光資源,是非常困難的,其中關鍵在於,能不能掌握好的代理商和觀光「源頭」。

他表示,舉凡拉車、爬山等各項服務,每個國家都有專門的代理商,當然KKday也有分開跟他們合作,但同一時間,也選擇和當地旅行社接洽,因為很多景點和資源,其實都被大型業者包走了,「這也是我們為什麼能在創業第一年,便衝出三千支商品的原因。」

另一項優點,則是在問題出現時,能夠反應迅速。

蘇民哲說,藉由讓利、找代理商、創造客群等不同方式,盡量追到「觀光源頭」時,能帶給旅客更好的細節體驗,「從要求司機穿制服,到事先買好門票跟交通卡」,都是經過業務開發人員不斷努力談來的。

KKday外籍員工
KKday相當重視旅遊體驗,要求員工能在短時間內快速反應旅客需求。
圖/ 蔡仁譯/攝影

他經常用聯合航空事件為例,在內部開會時向公司同仁提出討論:「我們有沒有遇到危機時的SOP?」畢竟,持續擴張海外的公司,已不再能向當年一樣,打著快試快錯方法,慢慢調整。

因為,邁向亞洲最大目的地旅遊平台之前,踏出的每一步,都可能影響自己與對手的距離。

以下是KKday與《數位時代》的訪談精華:

Q:為什麼說創業初期打的是速度戰?
A:在沒有太多人知道我們的情況下,KKday的策略是先讓大家有個印象:自助旅行就找KKday,所以得讓品牌有知名度。以到日本旅遊為例,我們選擇和台灣部落客合作,讓意見領袖幫忙曝光,再找大企業切入市場。同樣地,當我們前進日本市場時,也找上當地最大旅行社對接行程。這也是為什麼,KKday在創業第一年,就能有三千筆商品的原因。

Q:當市場穩定發展後,你們的策略又是怎麼做?
A:應該說,我們透過各種方法,試著讓旅客有更好的體驗。首先是差異化,去過四次京都跟一次京都的旅客,對行程的要求一定不同,因此,在地辦公室就顯得更重要,讓日本同事努力提供更深度、不同的旅遊選擇。另外一種體驗,則是細節。一樣搭公車,KKday的旅客就是能現領交通卡,關鍵在於,平台是否有足夠本錢和旅遊供應商談判,讓他們優先為你服務。

Q:透過旅遊數據,KKday看到哪些市場變化?
A:基本上,台灣旅客出國還是以日、韓、港、泰為主,而隨著自助旅行普及,歐、美長線也有比較大的提升。整體來看,台灣旅客赴亞洲旅遊仍是KKday的營收大宗,但韓國、香港、東南亞旅客的表現,也有大幅增加。我們預期,不久後,這四個地方的旅客,都會成為KKday的營收主力區塊。至於歐美、紐、澳等地,則會選擇用「空戰」模式,投放廣告,以及跟其他平台合作。

關鍵字: #電子商務 #KKday
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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