扭轉劣勢?momo今年前5月3C家電營收增近6成,突破50億元
扭轉劣勢?momo今年前5月3C家電營收增近6成,突破50億元

過往大家認為momo最會賺女人的錢,在美妝、保養品、服飾等品類的銷售表現特別突出,但過去兩年來,momo為了爭取電商龍頭地位,不斷擴大營運觸角,同時也一直很積極補強過去比較弱勢的3C銷售。而以momo今(2018)年前5個月3C家電累積銷售成長近6成,金額突破50億元來看,似乎收到了不錯的成效。

早期不受3C品牌青睞,只能想辦法讓自己被看見

因為3C商品原本就有強大的線下實體通路,而在momo進軍網購市場前,PChome和雅虎奇摩兩大前輩也早已吃下大半線上市場,所以過去其實有很長一段時間momo即便想賣3C產品,品牌商都未必願意安排窗口直接供貨,可以說momo早期在這個品類的經營是有點辛苦的。

但對momo來說,要想當綜合型電商平台霸主,就不可能放任3C的弱勢表現。因此過去幾年來,即便無法直接取得品牌原廠直接供貨和資源,momo還是會透過像是和經銷商進貨等方式,盡可能將3C產品的營收做大,想辦法向品牌商證明自己,積極爭取品牌商的關注和認可。

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momo一直很積極朝著台灣電商龍頭的目標努力
圖/ 何佩珊/攝影

當然,這過程中除了momo本身的想方設法,近幾年品牌商愈來愈重視線上通路經營,以及消費者愈來愈習慣在網路上購買高單價3C商品,顯然都成了momo的一大助力。

據了解,相對於早期經常被品牌拒於門外,如今有多家3C品牌陸續都已經設立直接負責momo平台銷售的合作窗口。對momo來說,這意味著有機會拿到比過去更齊全的3C產品線、更充足的貨源、更多的行銷資源、創造更大的品牌吸力,以及爭取銷售時間上的優勢,和更好的進貨價格。

3C家電營收成長快,但毛利變化值得觀察

而以momo今年1~5月累計表現來看,整體網路購物銷售收入為137.58億元,較去年同期成長了40%。其中如果單看3C家電類的表現,則成長幅度更高,年增57.8%,達51.32億元,也同步將3C家電對整體網路營收的占比從去年的33%,在今年進一步拉升到37.3%,看來確實有不錯的成績。

當然,如果以65%的營收占比來估算,PChome今年前5個月的3C家電類營收規模可能已經超過85億元,仍領先momo超過30億元之多。但相比於去年,兩家之間的差距也著實縮小了不少。而momo的3C家電銷售如果接下來還能繼續維持前5個月近60%的高成長動能,恐怕也會是對手不敢小覷的威脅。

不過衝高3C家電營收的背後,也可能是要付出代價的。一來,身為追趕者,有時加大行銷投資、殺低價格是避免不了的;再者,3C家電的利潤恐怕沒有過往momo擅長銷售的那些美妝、保健、保養品等來得好。

因此整體來說,3C家電的營收占比更高,好處是拉高平均客單價、加快營收成長,但接下來momo的毛利率會不會也因為3C家電銷售佔比持續提高而有顯著下滑,或許也是值得觀察的變化。

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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
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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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