旅宿業巨人Booking控股拚直客成長,旅遊導購還是一門好生意嗎?
旅宿業巨人Booking控股拚直客成長,旅遊導購還是一門好生意嗎?

台灣幾大電商導購平台業者如LINE、ShopBack、飛比價格等,都曾表示相當看好旅遊市場潛力,也準備,或者已經積極投入這塊市場。不過從前身為Priceline的國際旅宿集團Booking Holdings財報會議談話來看,未來發展方向可能未必符合這些導購業者的期待。

加強品牌投資,降低對付費行銷通路的依賴

旗下擁有Booking.com和Agoda兩大線上訂房網站的Booking Holdings,在最新一季財報會議上,首度公開其訂房網站直接來客的訂房數占比已經來到50%,並指出這不只是他們成長最快的通路之一,也已經成為帶進新客的重要來源。他們相信直接來客占比會是反映公司長期營運是否健康的重要指標。

同時他們認為,直接來客比例的拉升,代表品牌經營的發酵。Booking Holdings執行長葛倫.佛格爾(Glenn Fogel)比喻,這就像現在有許多消費者不會經過搜尋引擎,而是會直接上亞馬遜網站購物一樣。如何透過品牌行銷、品牌經營,讓更多人認識他們的品牌和優點,將是接下來要持續努力的方向。

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Booking Holdings旗下訂房網站來自「直接來客」的訂房數占比已經達到50%。
圖/ 截自booking.com

而可以預期的是,當Booking Holdings更著重在品牌經營,更積極想要拉抬直接來客的占比,相對地就可能會降低過往對績效行銷通路(performance marketing channels)的依賴。而這也意味著Booking Holdings將會更審慎評估各個付費行銷通路的投資報酬率,並持續降低付費導客的比重。

單價高、頻次高、回購率高,導購業者看好旅遊市場

在這樣的策略定向下,恐怕會和想要大賺旅遊導購財的業者期望相違背。

對導購平台業者來說,旅遊商品具有高單價、高採購頻次和高回購率的特性,是一塊營收規模和利潤都不差的大市場。這也是為什麼在LINE購物的導購模式成功後,現在LINE也想用類似模式,將觸角延伸到旅遊市場。目前LINE在日本的旅遊服務已經上線,而台灣則是預計在下半年推出。

除了LINE,先前台灣比價平台飛比價格營運公司第一網站董事長盧大為也曾表示,今(2018)年他們預計會在一般商品的比價服務之外,再推出垂直型搜尋比價網站,而旅遊也是他們看好的標的之一。

LINE CONFERENCE
LINE旅遊服務已經在日本推出,台灣也預計今年內會上線。
圖/ 何佩珊/攝

而不同於上述兩家業者都還在籌備階段,旅遊導購則已經是新加坡導購平台ShopBack在台灣市場的主要營收來源。ShopBack台灣總經理隆章琪表示,視淡旺季不同,營收占比會有波動,但大致上旅遊收入占ShopBack台灣的營收占比已經超過5成,而且Booking.com正是他們在旅遊業務的主要深度合作夥伴。

嚴格審視投報率,如何成為留下來的那一個

當然,Booking Holdings雖然在全球線上訂房市場有高市占率,但畢竟不是唯一的線上訂房平台,同時住宿訂房也只是眾多旅遊商品的其中一個類別。所以就算Booking Holdings想要降低對付費通路的行銷投資比例,導購平台業者也還是可以爭取其他旅宿業者合作,另外也有交通、行程票券、餐飲等其他旅遊商品可以銷售。

不過也不得不承認的是,Booking集團在旅遊市場確實具有一定的分量和指標意義,而且訂房確實也是所有旅遊商品中金額相對較高,也更具有購買必要性的項目。

還有另一方面可以留意的是,Booking Holdings雖然在未來策略發展上希望更著重在投資自有品牌,要拉高直接來客占比,創造更好的利潤率表現,但為避免對營收、訂房成長率造成顯著衝擊,預期在作法上會是採循序漸進式的逐步降低,不會一下斬斷所有合作關係。而且相信最終也還是會留下一定比例,在投報率表現上比較出色的付費行銷通路夥伴,就看誰可以成為留下的那一個。

關鍵字: #LINE #新零售
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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