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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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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