衛生紙漲就漲,為什麼要先「喊」漲?從經濟學解讀廠商的價格策略
衛生紙漲就漲,為什麼要先「喊」漲?從經濟學解讀廠商的價格策略

根據中央社2月23日的報導,衛生紙3月中起漲價,買一串多花一個便當錢。報導中提到,近期通路商陸續都收到廠商調漲通知,漲幅約在10%~30%間,調漲時間點最快落在3月中旬。以一串抽取式100抽12入衛生紙約200元計算,調整後可能來到260元。

各家新聞也紛紛刊登衛生紙調漲的新聞,引爆全台瘋搶衛生紙的風潮,各通路的衛生紙幾乎全被掃光。PChome24h購物統計,近三日共賣出近5萬箱、5百萬包衛生紙,銷量相較一月同期暴增了22倍。

業者漲就漲,幹嘛要「喊」?

針對這股漲價帶來的囤貨潮,台灣大學經濟系副教授馮勃翰提到,「這次漲價的風聲到底是誰先發出來的?」假如是通路開了第一槍,背後的目的可能是在日用品漲價之前,透過預告「回饋消費者,目前不漲價、還有一些促銷活動」吸引顧客來店囤貨,在短期內帶進大量人流,絕對有明顯的正面效益,就和品牌端預告漲價的思考大不相同。

通常品牌漲價有三種做法:預告漲價、默默漲價、縮小產品規格但定價不變。這次的衛生紙漲價就屬於第一種,可能的原因是漲價的幅度較大,若是一次調漲,容易引起消費者的不滿,因此透過事先預告,可以讓消費者有機會囤貨、而不會直接埋怨調漲,也能從中蒐集市場對於漲價的反應和可承受的漲幅。

《精準訂價》提到,廠商改變價格往往有風險。在A品牌調漲價格後,競爭對手會不會沒有跟進,甚至剛好推出促銷折扣,導致A處於價格劣勢,銷量和市占率大幅下滑,還得撤回漲價公告?還是對手會跟進漲價,新價格只會使銷量微幅減少,每一個廠商卻都拿到更高的利潤?

為了避免調漲後,對手反而削價促銷,有一種可能的做法是向市場「發送訊號」,也就是預告漲價,藉此聆聽顧客、競爭對手、投資人或監管單位的意見,通常競爭對手會謹慎看待漲價的消息,並思考自己該有的行動。

衛生紙價差沒有非常大,消費者囤貨的原因是什麼?

透過這幾天的觀察,馮勃翰認為「瘋搶」並不只是消費者貪便宜。精打細算的消費者的確會在看見漲價風聲時,就開始囤貨,不過隨著社群媒體上陸續出現「貨價被掃空」的照片,進一步吸引人潮進到賣場「朝聖」,跟風搶購衛生紙,或是怕已經被掃光了之後會買不到,也跟著買幾串。「這次搶購,是兩股力量加再一起的結果。」如果想從中理解台灣消費者的行為變化,不可忽視社群媒體推波助瀾的功用。

東方線上副總監楊少夫提到,東方線上2017年的調查顯示台灣消費者已經習慣平時抑制開銷,針對日常消費品特別懂得精打細算,每一筆花費,都會願意計算「買了等於省下多少錢」,而衛生紙就是其中的典型。 過去,衛生紙一直屬於帶動零售促銷的「火車頭」品項,消費者會因為某家通路的衛生紙有打折,就願意前往該通路消費,一旦這樣的品項出現折扣,很容易引起消費者的反應。

衛生紙漲價,告訴你什麼市場訊息?

當消費者已經大量囤貨,把半年的衛生紙量都已購足後,「接下來通路就很難運用此品項促銷吸引顧客來店了。」這表示,未來零售通路的促銷策略和品項也需要出連帶調整,而靠著集點換購衛生紙的便利商店促銷策略則會大受歡迎(因為換到的衛生紙單價變高了)。

楊少夫指出,目前已有衛生紙、手搖杯廠商喊漲,如果這股「漲聲」擴及更多的日常消費品,將表示整個市場可能都會有一波物價調漲。「當消費者有這個心理預期,消費行為會變得更為苛刻,很可能衝擊下一波促銷檔期,如果沒有太多的折扣優惠,就會愈來愈縮手,樽節開支。」這個現象究竟會不會發生,值得行銷人持續觀察市場的變化。

本文授權轉載自:經理人

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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