羽絨衣、關東煮都靠它,全家會員三部曲明年Q2進入行銷加速期
羽絨衣、關東煮都靠它,全家會員三部曲明年Q2進入行銷加速期

不論是一口氣將今(2017)年的羽絨衣備貨量增4倍,還是耗資數千萬元,將關東煮這個品項砍掉重練,全家便利商店每一個看似大膽嘗試的背後,其實都有一個支持的力量,就是會員。

一度要被停賣的關東煮,翻身要靠會員幫一把

全家過去一年多來非常積極推動會員計畫,截至目前為止總會員數已經突破420萬人。這420萬人一方面可以是全家尋找下一個市場爆發點的參考,另一方面也是全家在推廣新品,或是扭轉舊印象的重要工具。

如全家便利商店董事長葉榮廷就提到,自2013年以來,全家關東煮的營收呈現逐年下滑,業績差到他們去年甚至一度考慮要停賣。可以想像在這樣的情況下,當消費者想到關東煮,腦中第一個想到的大概不會是全家。

全家便利商店董事長葉榮廷下達關東煮「砍斷重練」指令,從前端原料、工廠製程,到後端店舖烹煮的機台,甚至
全家便利商店董事長葉榮廷表示,關東煮是便利商店2000個品項中,非常難經營的一個項目。
圖/ 全家便利商店

而今天即便全家找來日本有35年經驗的關東煮師傅、砸大錢換掉所有的關東煮設備,用一年多時間,耗資數千萬元作全面改革,端出了他們認為已經做到最好的產品,但更關鍵還是如何讓消費者重新看見全家的新關東煮,並且願意做出第一次嘗試。

同樣的行銷預算,做出不一樣的價值

全家便利商店商品本部本部長黃君毅表示,過去要想吸引消費者來嘗鮮的手法,可能就是全面降價,但現在透過會員,他們或許可以讓同樣一筆行銷預算花得更有價值。

就像在全家第一波關東煮宣傳中,是透過LINE官方帳號發送試吃序號,再讓消費者透過全家會員App的預售功能換取免費試吃,總共要送出50萬串。而這樣的作法一方面可以為全家招募更多會員、讓會員更熟悉全家App的使用,同時也可以藉此觀察消費者的實際兌換情形、回購表現等等,做為後續行銷和產品策略調整的參考。

不過黃君毅也提到,雖然420萬會員已經可以算是不小的規模,但距離真正要「完成」會員計畫,現在其實才只走到招募會員的第一步而已。如果要想更快速掌握消費者行為,並且針對消費者行為做出更即時也更彈性的反應,則是要進入第二階段,就是幫會員貼標。

招募會員只是第一步,往C2B努力

就像前面提到,過往想要吸引消費者嘗鮮,可能就是推出買一送一、全面六折之類的無差別行銷方案。黃君毅認為,那都是屬於比較傳統的B2C作法,但零售業已經在往C2B的方向轉變,也就是要從個別消費者的需求去做銷售。

他表示,現在要將所有資料蒐集回來再作分析也不是不可以,但需要比較長的時間,而在貼標之後,他們預期所有的行銷反應將會快很多,同時他也預期這個階段應該在明年第二季之前可以完成,然後正式進入第三步,也就是讓每一個消費者都能更即時獲得最需要的訊息。

另外也值得注意的是,在全家會員計畫的發展中,其實還有一個重要的環節,就是支付、紅利積點和會員的整合。一來,三者整合可以提高消費者的使用便利性和使用意願;二者這也才能幫助他們看到消費者的全貌。

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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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