不搶供應商生意、不拚利潤,全家推自有品牌的獨特思考
不搶供應商生意、不拚利潤,全家推自有品牌的獨特思考

一般來說,零售通路推自有品牌,多會去挑選市場上最熱賣的商品,找廠商代工貼牌,再打出更低的價格,換得更大的營業額,也賺取更多利潤。但全家便利商店推自有品牌FamilyMart Collection的背後思維卻完全不是這麼一回事。

相對於多數通路品牌是以尋找市場上最熱賣商品,再跟進貼牌為主要經營模式,全家自有品牌的策略卻是想要找到和既有門市商品有區隔性的品類。如先前推出自有品牌蜂蜜水,或是今日上市的羽絨衣。甚至,全家便利商店商品部部長吳雅卿透露,羽絨被、羽絨睡袋等商品其實也都曾打樣過,一度列入考慮名單。

開發區隔化商品,創造多出來的業績

「全家」自有品牌FamilyMart collection提出2017年兩大開發政策:簡單配方真食材
在FamilyMart collection自有品牌的策略上,全家便利商店希望能開發出區隔化商品
圖/ 全家便利商店

「我們常常在思考,我們是通路,我們有很多合作夥伴,他跟全家合作,如果全家看到他賣得好就跳下來做,好像不太對。在那過程很難避免影響別人銷售。」吳雅卿表示,全家開發自有品牌,大部分還是希望可以避掉衝突就避掉,盡可能不要和供應商搶生意。

此外,在全家看來,選擇區隔性商品做自有品牌也有好處,就是可以創造「多增加出來的業績」,也吸引不一樣的客群,而不是要去替代既有的商品。

當然,在這樣的策略下,開發商品就不能只是「參考」門市銷售業績。所以吳雅卿也提到,目前負責FamilyMart Collection的團隊規模雖然不算大,但都是很資深的員工。她表示,自有品牌隸屬於商品部底下,而商品部本來就負責門市80%的商品,所以自有品牌團隊的人對各種品類其實都不陌生,對供應鏈、製造商也都有一定的理解,因此不只可以做單純的商品採購,還可以更進一步從設計源頭就開始和製造商合作開發。

把東西做好,先不要管賺多少錢

另外在利潤這件事上,吳雅卿直言:「FamilyMart Collection的品牌都不是高利潤。」她解釋,公司對自有品牌的目標,從來就不是著眼於利潤,而是更看重品牌價值。「簡單講,就是把東西做好,先不要管賺多少錢。」

她解釋,對全家來說,FamilyMart Collection的品牌定位,就是要賣真正好的商品,而不是利潤很高的商品。以茶飲為例,全家之所以和王德傳合作,其實從來不預期銷量要比市面上其他茶飲品牌賣得更好。在過程中,她們討論更多的是如何把茶文化透過商品力量,深耕到年輕族群,讓更多人看到台灣茶。

又或者,不久前全家推出一款不加奶粉、乳化劑、添加物,只有鮮奶和茶,容量500 C.C,訂價高達40元的鮮奶茶。吳雅卿表示,這個訂價連義美看到都覺得很大膽。但在沒有廣告宣傳的情況下,也默默在門市熱銷。

通路品牌價值和商品品牌價值相互拉扯

「把東西做好,就會吸引一群人看到,就會再吸引一群認同你理念的合作廠商進來。」吳雅卿觀察到,自有品牌的品牌價值,和通路的品牌價值其實是會互相拉扯的,「你把東西做好,消費者看全家通路就會覺得是好通路品牌;大家認知全家是好的通路,購買你商品就不會質疑很多,就會安心去買。」這是為什麼她們發現有許多自有品牌商品雖然沒有投行銷資源大力宣傳,消費者的接受度還是很高。

「這有點好玩。」吳雅卿表示,公司的態度就是提供一個好平台,也沒有設定要獲利多少,就是給你空間去做。

關鍵字: #零售業 #全家
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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