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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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