全家今年到店取貨上看8000萬件次,2020年運量還要增4倍
全家今年到店取貨上看8000萬件次,2020年運量還要增4倍

電商交易帶動超商寄取貨需求快速成長,全家便利商店估計今(2017)年的取貨件次將可上8000萬(含B2C和C2C,其中C2C採A店寄、B店取則記為兩次),比2015年翻了一倍。而看好需求將持續成長,全家也在倉儲物流大手筆投資布局,目標2020年的到店取貨量要比今年再翻4倍。

單日收件量九年增千倍,C2C電商是最大助力

全家是在2008年首度推出到店寄取件服務,首日收件量僅113件,而九年後的今天,全家單日收件量已經突破12萬件,成長幅度達千倍之多。而這當中帶動店到店服務快速成長的背後動能,就是電商的發展,特別又以C2C的推力更強。

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電商免運大戰將全家店到店寄取服務的數量推到新的高峰
圖/ 吳晴中/攝影

全家便利商店商品本部長黃君毅表示,C2C個人賣家的收寄件量是在2014年首度超越了B2C(如雅虎、momo、Lativ等平台)的寄件數量,而2016年蝦皮啟動免運服務後,又進一步將C2C數量大幅上推。而且他們觀察到,蝦皮在2016年首度推出無門檻免運後,先帶起一波熱潮,即使後來開始提高免運門檻,訂單量仍維持在一定水準,而當隔了一段時間再次推出較低門檻免運優惠後,訂單量暴增幅度遠超出全家和蝦皮預期,讓他們相信超商店取需求不會只是一時的活動高峰,而是真正創造出更多C2C買家和賣家,並也預期未來C2C的量將會超過B2C非常多。

也因為如此,他們去年才會開始著手全家100%持有子公司日翊文化位於桃園大溪物流中心的升級計畫

1.2億元升級物流中心,物件處理量倍增

日翊文化總經理高銘賢表示,他們是從去年八月開始規劃,今年9月完成高校環狀理貨線的建設和調整,並在9月中正式啟用。該環狀線是由全家和供應商夥伴共同開發設計,占地兩千坪,在啟用後,每件包裹從碼頭下貨、理貨到出貨的處理時間可以從原先的180分鐘,大幅縮短至120分鐘,進而也帶動單日最高處理單量從原本的12.6萬件,倍增達25萬件;同時人力成本則估計可節省約20%。

除此之外,黃君毅提到,目前全家位於中部和南部的物流中心都還不是電商專用倉,因此效率較差,所以會陸續投資改造。其中他們在高雄已經決定斥資六億元在岡山建新物流中心,預定明年啟用;另外中部地區則還在找地的階段。

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全家便利商店商品本部長黃君毅喊出2020年運量要翻倍再翻倍的目標
圖/ 吳晴中/攝影

持續加快速度、擴大全溫層、增加跨境服務

在需求持續增長,供給也同步提升的狀況下,黃君毅喊出2020年到店寄取件處理量要比今年再成長4倍的目標,達單日60萬件。此外,他表示全家同時也會持續往全區今日寄、明天取的方向努力,加快取貨速度;同時目標要支援全溫層,也就是導入更多冷藏、冷凍電商包裹配送,希望2020年單日目標處理量的60萬件中,有20萬件來自冷藏、冷凍件;還有他們也會在台日跨境店取的服務之後,持續嘗試擴大跨境寄取貨的範圍。

黃君毅強調,全家在物流所做的布局,其實主要不是著眼於物流本身的利潤,而是希望能夠藉由滿足不斷增長的電商需求,讓物流服務帶動各門市的來客數成長和獲利增加。

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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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