營收獲利不同調，從momo第二季財報看台灣電商的難題|數位時代 BusinessNext

毛利率面臨10%保衛戰，營益率跌破4%

首先，從先前6月營收公布時，已經知道momo今（2018）年第二季和上半年營收成長持續強勁，分別有25%和30%增長，再創同期新高。而就momo第二季財報公布，稅後淨利年增19.2%達4.2億元，EPS 3.01元，以及上半年累計淨利成長10%達7.29億元，EPS 5.21元來看，獲利也維持在很不錯的水準，看來似乎都是好消息。

只是如果再進一步看momo的毛利率和營業利益率變化，恐怕就不是那麼回事了。

相對於去（2017）年momo在第二季和上半年的毛利率都還維持在11%以上，今年則是已經面臨10%保衛戰。同時營業費用的大幅增加，更讓營益率從去年第二季的4.8%，在今年第二季降至3.4%，這也是為什麼momo在第二季營收有25%的顯著成長，營業利益卻反倒比去年同期還要下滑了11%，連帶影響上半年營業淨利僅有5.7%的小幅成長。

從財務報表來看，momo最終在第二季交出稅後淨利4.2億元，將近2成年成長的亮眼成績單，主要其實是受益於第二季認列了來自北區自動化物流中心的BOO稅務優惠1.6億元。也就是說，如果撇除這項影響因素不計，單看momo第二季本業獲利，表現其實是差強人意的。

行銷、物流、人事成本，電商業三大難題

而究其本業獲利衰退原因，主要有4項因素，包括momo來自3C品類的銷售佔比拉升，造成產品組合改變，以及投入更高的行銷、物流費用，以及人事成本。

在這幾項拖累獲利的因素中，不計成本去拉升營收高但利潤差的3C品類營收，比較屬於momo本身策略佈局所需，但其他包括行銷、物流和人事成本的上漲，就不光只是momo一家公司面臨的問題，相信台灣其他大小電商也都很有感。

以物流持續漲價的狀況來說，momo總經理林啟峰直言：「未來這問題會愈來愈大。」他預期在台灣物流運能持續跟不上網購銷售成長速度的情況下，貨運將會變得奇貨可居，而這也將使得電商利潤變得愈來愈薄。

還有行銷成本上揚其實也已經不只是一季、兩季的短期狀況，而且比行銷成本持續拉高更讓電商業者擔心的，是連下重本行銷的效益都不如預期。如林啟峰日前受訪時提到，6月受到年金改革的影響，即使他們將折扣打得非常深，業績還是有種推不太動的感覺，而且這樣的狀況在7月似乎也還不見好轉。

momo還要繼續衝，電商同業小心了

整體來說，如果對單季營收規模已經達到百億元水準，在議價能力、現金流等各方面都具有優勢的momo而言，在面對這些挑戰時，要想維持本業獲利成長都顯得吃力，不難想像這對其他規模相對小的電商業者來說，挑戰或許還會更大。

而且momo因為在第二季有稅務優惠，並預計在今年第三季還會有子公司北京富邦歌華的減資認列回沖，所以讓他們仍然敢於放手衝刺營收，不必擔心EPS受影響，但其他電商業者就未必有相同的獲利靠山或業外收入幫忙。

更進一步，momo短期內在不必擔心稅後淨利表現的情況下，擺明還將持續以衝高市占率和營業規模為首要目標，而這可能也會讓其他電商業者的競爭挑戰變得更加艱難。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。