積極向電商招手,全家低溫店取服務能否進一步擴大超取版圖?
積極向電商招手,全家低溫店取服務能否進一步擴大超取版圖?

經過2年多的布局,投資金額超過10億元,全家便利商店的低溫店取服務如今除了有自家購物App全家行動購這個客戶,也正積極對外招商,並陸續有更多外部電商業者使用,如電商平台創業家兄弟旗下專營生鮮商品的好吃市集,今(19)日就宣布與全家合作。而據了解市場上還有多家中、大型電商業者也都對這樣的服務相當感興趣,已經開始接觸洽談。

全家持續投資低溫物流,冷凍食品單日最大容納量上看3萬件

看好冷凍食品市場需求,也希望進一步擴大店到店超取服務的成功,全家過去兩年一直很積極投資發展低溫店取。其實這和一般常溫超取的概念很相近,比較大的差別是必須用低溫物流車運送,以及門市要有足夠的低溫儲放空間。這是為什麼全家特別在雲林建置了低溫倉儲,也陸陸續續增加各個門市的冷凍櫃空間。截至目前為止,全家約3000家門市中,已有超過半數,約1700家店都增加了冰櫃數量,可以容納更多冷凍商品。

全家估計,目前全店冷凍櫃合計單日最高可容納冷凍商品數可上看3萬件,而以目前各店的利用情形來看,他們相信還有容納更多電商訂單的空間。另全家方面也表示,就算是遇到春節年菜這種冷凍食品銷售的大旺季,因為系統設有控量機制,也可以幫助消費者尋找附近仍有空間的取貨店家。

而除了創業家兄弟之外,還有許多電商業者表示對全家低溫店取服務感興趣,不過業者也直言,全家提供這塊服務主要解決的是消費者取貨的便利性,並且可以減少發生如商品寄存在沒有冰箱的管理員櫃台,或是物流車一路上因為車門多次開關導致車內溫度上升等冷鏈「斷鏈」的狀況。但如果要論「成本」,則全家店取的費用恐怕還是和宅配價格相去不遠。

好吃市集結盟全家便利商店推出低溫店取服務.jpg
除了創業家兄弟旗下好吃市集開始使用全家冷凍店取服務,據了解還有許多中、大型電商也對這項服務很有興趣。
圖/ 創業家兄弟

全家低溫店取解決了便利性問題,但成本仍是挑戰

其實成本一直都是網路冷凍食品市場發展的一大阻礙。因為食品本身的保存期限就是一個問題,而冷凍食品相比常溫則是又多了溫度上的要求,因此必須要有低溫倉、低溫物流車,以及冷凍櫃等設備。也因為初期投入成本高,目前市場上能夠滿足這方面需求的供給量不多,物流成本自然就會相對常溫物流更高,而在商家或消費者因為不願意負擔比較高的費用,或是因為不夠便利等原因而不願在網路購買冷凍食品的狀況下,市場就做不出一定的規模量,進而倉儲物流業者也就更不敢大力投資建置冷鏈。這是為什麼電商業者一邊看好冷凍商品市場,一邊卻又說這塊市場很挑戰的關鍵。

而即便有全家這樣的業者願意大手筆投資冷鏈,但因為服務初期的量畢竟還小且不穩定,所以目前全家其實也還沒有固定的低溫車隊,而是會隨淡旺季做調整。同時也因為車次較少,所以不同於常溫商品的店取服務可以做到D+1日到貨,冷凍則是只能做到D+3。甚至,外部電商因為還多一個將商品送到全家倉儲的路程,所以對消費者來說,到貨時間可能還要花得更久。

因此,全家的低溫店取確實為市場解決了一部分問題,但整體來說,也仍有許多問題待解決。然而,這塊市場的發展雖然還有一段路要走,可能無法像常溫超取那樣一飛衝天,但超商店取的方式畢竟已經是許多台灣消費者習慣的模式,相信提供這樣的服務選項還是有助於把消費者在網路購買冷凍商品的使用意願門檻降低一些,同時也可以預期未來在有更多大型電商業者加入的情況下,將有助於帶動整體需求量成長,進而促進整體市場發展。

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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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