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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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