不怕Airbnb,來自荷蘭的全球最大訂房網Booking.com如何創造寡占地位
不怕Airbnb,來自荷蘭的全球最大訂房網Booking.com如何創造寡占地位

七月初,荷蘭阿姆斯特丹沐浴在世界盃足球賽的慶典氛圍中,阿姆斯特丹是歐洲熱門觀光名城之一,每年湧入600萬以上遊客,而這個度假之都,也誕生全球最大的線上旅行社(OTA,Online Travel Agent):Booking.com。

時間溯洄1996年,Geert Jan Bruinsma在荷蘭恩斯赫德創辦了一間線上訂房公司,而後遷至阿姆斯特丹,在2002年時與Booking Online合併成為Booking.com,但因財務不佳而虧損,本來希望美國Expedia能收購出場但被拒絕,直到2005年被同為線上旅行社的美國Priceline以1.33億美元收購。

來自度假勝地阿姆斯特丹:母集團股價衝上2000美元

在被收購13年後Booking.com今非昔比。Booking.com走過創業0到1,從歐洲擴張到亞洲與美洲市場,2011年坐上全球最大OTA寶座,而後展開旅遊多角化經營與同集團的Rentalcars、Kayak與Opentable合作,提供機票、汽車與餐廳預訂。

並由母公司Booking.Holdings投資中國最大OTA攜程網,揮軍中國。現在,Booking.com線上註冊房源總數超過2885萬間,每日預訂晚數超過155萬晚,遍布全球 228 個國家地區、13萬個地點,遙遙領先於第二大OTA Expedia集團的59萬間線上註冊房源總數。

而併購了Booking.com的Priceline更因此由虧轉盈,集團營收至今連年以20%至30%以上成長,毛利率也從40%攀增至現在的76%,穩健的基本面讓股價從2005年的24.42美元,翻漲85倍來到今年的每股2000美元,與Amazon與Google一起榮登千元每股俱樂部,市值則在千億美元上下徘徊,比中國最大OTA攜程的235億美元還要多上四倍。

由於Booking.com占集團營收八成以上,且Booking這個名詞好記又容易行銷,整個母集團在今年二月從Priceline Group更名為Booking Holdings(以下文章皆以Booking Holdings指稱)。

寡占市場:不怕Airbnb,也不怕萬豪推直銷

雖然近期這個OTA霸主在內在外都遭受不少挑戰,對內,旗下萬豪國際酒店集團(Marriott International)與希爾頓酒店(Hilton)等大型連鎖酒店以「直銷」策略越過OTA這個中間商,尋求突破,對外,以自住房分租起家的Airbnb逐漸壯大,成為特色住宿的第一品牌。

但單一酒店房源有限,如萬豪在全球雖然擁有5700間房,但此數量僅是Booking.com的0.5%,官網流量不到其十分之一(Similarweb數據顯示,2017年9月至11月,全球最大的酒店預訂OTA品牌Booking.com的PC端和移動端訪問量達11.37億)由於轉換率低,必須付出更為高昂的獲客成本,因此和OTA合作仍是重要策略之一。

而Airbnb目前受各國法令所困,流失房源,如日本在6月15日實施民宿法後,房源數量從6.2萬下降近80%至1.38萬。

又不斷延遲上市時間,員工士氣遭受打擊。主打的特色房源數量也逐漸被Booking.com追上(Booking.com平台上包括民宿、公寓等特色住宿房源總量已突破500萬間)。而且Booking.com只需守株待兔,看著Airbnb與各國法規衝撞調整,再後發布局即可,唯一值得擔心的是對旅遊業也是虎視眈眈的Google。

不過,現階段Google還不會造成嚴重威脅,Google近年試圖轉為智慧硬體公司,但效果尚未浮現,營收主力仍為廣告,因此Google若執意跨入OTA,勢必影響Booking.Holdings與Expdedia等每年20億美元起跳的鉅額廣告投放收入。

由此來看,在變化多端的旅遊產業,Booking.com未來看似充滿挑戰,但實際上在市場上還是具有寡佔地位。那過去十幾年集團如何創造出寡占優勢?

集團如何創造出寡占優勢?

品牌、規模與網絡效應

2005年與2007年兩大樁「跨國併購」的成功奠定Booking.Holdings今日霸主地位。2005年7月,Booking Holdings以1.33億美元併購Booking.com,並且與2004年併購的英國ActiveHotels.com合併,2007年又併購了總部在新加坡的Agoda,這兩家訂房網成為集團重要營收來源,尤其Booking.com更帶來八成以上的營收,成為集團搖錢樹,讓Booking Holdings在2011年坐上全球最大OTA寶座。

這兩樁併購的成功,除了讓集團逐漸形成品牌優勢、規模經濟外,也帶來驚人的網絡效應,讓Booking Holdings擁有寡占市場地位,根據2017年財報,全年126.8億美元營收、23.4億美元淨利,遠超過其他對手。

放手式併購:克服文化衝突與人才流失

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阿姆斯特丹運河聞名全球,Booking.com總部也有專用碼頭與船隻,供遊人使用。
圖/ 數位時代翁書婷攝影

而與Google等公司等已經累計上200件併購案的科技巨頭相比,Booking Holdings併購頻率並不高,18年來不到50件,金額也不算大,但併購範疇從飯店餐廳到租車預訂,範圍遍及全球四大洲。

跨國併購難度高,根據研究文獻,在全球的企業併購案裡,企業重組的成功率只有43%,其中在失敗的案例中,有80%以上源自文化整合的失利,但Booking Holdings卻能越過這個死亡的禁區,克服文化衝突與人才流失等挑戰,併購十多年後,Agoda共同創辦人Rob Rosenstein 、Booking.com執行長Gillian Tans與Priceline.com執行長Brett Keller等關鍵人才都沒有離開,繼續為集團奮鬥。

我們無法探知,到底其這兩樁併購為何得以成功,但公司在考量併購對象時以「人和」為貴。「若團隊和我們所追求的理念有所衝突,就算團隊非常優秀,我們也不會考慮。」Booking Holdings執行長Glenn D.Fogel接受媒體採訪時指出。

其併購文化符合《哈佛商業周刊》所言的「放手」(light-handed)模式,「採用『漸進式』整合,保留高階主管,讓被併購公司完全自主,被併購後創造的價值來於得到新的市場推出新服務,而不是強調成本的降低。」

美國資本市場能見度與亞洲管理思維

而在併購Booking.com前,Priceline已經是納斯達克上市公司,當時雖然股價低迷,但公司體質已經大有改善,其中最為關鍵的就是李嘉誠資本的挹注,帶來亞洲式營運管理思維。

原來Priceline在2000年前大放異彩股價飆升至989美元,但沒有實質獲利的基本面,網路泡沫公司股價跌至2美元,2001年李嘉誠旗下的長江實業與和記黃埔投資Priceline,最高持有33.96%股權,成為Priceline最大股東。而後Priceline大舉裁員,降低營運成本,大砍非旅遊的其他副業,度過911恐攻後全球旅遊業黑暗期。

以歐洲為研發營運主體的頂尖互聯網公司

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坐在Booking.com阿姆斯特丹總部頂樓,員工可以一邊俯瞰古典美麗的全景,一邊辦公。
圖/ 數位時代翁書婷攝影

而阿姆斯特丹則是Booking.com營運中心,主導全球產品研發,並負責招聘全球人才。

荷蘭曾是殖民強權,建立荷屬東印度公司,參與大航海時代的新大陸拓荒與貿易,對於國際化心胸非常開放。荷蘭人口僅有1700萬人,算是小國,但荷蘭人英語流利,若非想要特別融入當地生活圈,外國人可以用英語在荷蘭工作,而不需要到一句荷蘭語。

阿姆斯特丹市區面積小,多數社區騎腳踏車就可抵達,是歐洲唯一,腳踏車數量比人口數量還要多的城市,人與人間交流密切。經歷慘痛的德國納粹高壓統治後,更重視自由與平等等基本人權價值,加上,在互聯網企業都來自中國與美國強權,Booking.com是少有以歐洲為研發營運主體的頂尖互聯網公司。因此總部猶如民族大熔爐,員工國籍高達90種,可以說,雖然起家自阿姆斯特丹,但文化上非常「不」阿姆斯特丹,以上種種背景,吸引歐洲各國優秀人才湧至。

一開始就選對商業模式,毛利率逐漸拉高

在商業模式上,Booking.com一開始就走了一條具有挑戰性的路,採全球大規模擴張Agency模式,讓整個集團營收獲利開始穩定成長,還快速拉台高毛利率。

OTA商業模式主要有兩種,一種為Merchant模式,另一種則為Agency模式。Merchant模式OTA與酒店、機票與租車等服務商合作,以固定配合和價格獲得商品後,再銷售給使用者賺取差價。

Agency模式下,OTA為使用者與旅館與機票等旅遊商品提供者的媒合平台,成交後OTA收取一定比例佣金(約15%~25%)。一般而言,單筆差價會比單筆佣金的金額還要高,不過,Merchant模式單筆交易額高,營運風險也較高,「因為囤房需要龐大的現金流維持營運外,也要處理庫存問題。若看錯地點或該地有重大動盪,房間可能全部賣不掉。」HelloWings共同創辦人徐向賢指出。

在併購Booking.com之前,從美國起家的Priceline與Expedia都是以Merchant模式為主,而從歐洲起家的Booking.com以Agency模式為主。併購後整個集團商業模式開始轉變,Agency模式比重增加。Agency模式邊際成本不高,就算全球擴張,成本也不會隨之暴漲。毛利率也從併購前的45%,一路翻高到2017年的76.55%。

2017年財報來看,Agency模式已經占總體營收76.6%,而Merchant模式僅有16.6%。而以Merchant模式為主的競爭對手Expedia也察覺Agency優勢,向此模式傾斜,占總體營收比例從2011年的22.2%拉高到2017年的26%。但轉型並不容易,相比霸主Booking.Holdings仍有很大差距。

全球頂尖的線上廣告行銷技術,轉換率高二到三成

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腳踏車道是阿姆斯特丹的標誌,也是Booking.com總部的地面特色設計。
圖/ 數位時代翁書婷攝影

砸下巨資買廣告換取流量,拉高轉換率是OTA常見作法。而OTA們獲客玩法大同小異,從線上社群、網站頁面、整合檢索(meta-research)、關鍵字、再行銷與電子報與傳統電視廣告等全面包夾,而且其中絕大部分都進了Google AdWords口袋。過去三年來Booking.com數位廣告支出金額每年至少以18%成長。

不過,資金滿滿購入Google關鍵字廣告換來巨大流量,只是入場券,Booking.com擁有世界頂尖的線上廣告行銷技術才是真正關鍵。Booking.com深度理解用戶行為,讓投放廣告更佳精準,讓廣告換回的報酬率更高,比起同業的轉換率還要高二到三成。

極致理性,數據至上

Booking.com是極致理性,一切「數據至上」的公司。上至執行長,下至介面設計部門員工,整個公司皆以實驗性證據代替經驗法則,「我們不依賴直覺,因為我們總是猜錯。」Booking.com設計總監Stuart Frisby說。

其中最好的案例就是Booking.com訂房網本身。官網每個使用者介面都是經由大數據分析,隱含數不清的A/B測試後「量身」打造。這些數據除了房源數量外,也包含客服滿意度、房源多樣性、住宿體驗性與定價等多重因素,這些因素的關聯成為拉抬轉換率的重要指標,舉例來說,若旅館在網路上傳20張以上的照片,那互動的使用者數量將提高150%、浴室圖片的數量多寡會影響到女性訂房者的訂房天數與50%使用者會先查看評價才訂房等。

關鍵字: #旅遊 #OTA
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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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