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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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