揪Honestbee推外送服務，全家會員戰略再下一城|數位時代 BusinessNext

揪Honestbee推外送服務，全家會員戰略再下一城

兩年前全家用全家App專攻數位會員，至今已累積800萬會員數。為了深入消費者生活圈，未來更打算跟外送業者Honestbee合作，提供「店到宅」、「宅到店」服務。不只靠著會員制度圈粉，現在更要打破便利商店的框架。

會員經營有成，人數突破800萬

2016年四月，全家做了一個重大的改變，推出全家App取代傳統的貼紙集點，「去年11月才420萬，今年已經翻了一倍。」全家會員暨電商推進部部長王啟丞分享，自會員制度推出以來，會員數量一直都穩定成長中，截至今年10月，總體會員數已經正式突破800萬。

會員制建立最大的好處，就是幫助全家更清晰的理解客人的樣貌，今年（2018）光是會員消費，就貢獻營收的35%。王啟丞談到，這兩年經營會員制度下來，發現一群非常死忠的「超級用戶」，這群人除了每天一定都會上門消費外，每周消費的金額平均都有千元台幣，光是這群「全家粉」，每年就替全家總體營收貢獻一成，相當於新台幣64億元的金額。

靠著去年（2017）推出的商品預售服務，以及集點兌換商品，全家成功培養會員的消費忠誠度。然而市場永遠只會更競爭，全家E-Retail事業本部副本部長林志清認為，在過去網路資訊不普及的年代，只要滿足顧客基本需求大家就會買單，「現在消費者知道太多，除了運用科技手段，還要創造需求。」正因為導入數位工具，全家才得以描繪出「超級用戶」的輪廓。

在會員App推出兩年的今天，光是辨識出顧客是誰還不夠，現在全家所思考的，是要擴張便利商店的可能性，提供全方位包覆你我生活的服務，「像擁有任意門，穿梭於虛實之間。」林志清這麼形容未來的願景。

支付整合會員，還要讓點數直接折現

全家在去年推出在App上預購商品的服務，不過消費者仍必須親自到店鋪才能結帳，App中沒有串上支付，一直是全家會員服務缺失的一塊拼圖。

很快的在12月5日，全家的行動支付My Famipay，將與會員App整合在一起，「付款、集點、發票載具都能一次整合。」林志清表示，未來消費者預購商品不用再到門市排隊結帳，同時還會擴大會員點數功能，讓消費者直接用點數折現購物。

此外，他預告在明年農曆春節過後，消費者可以在App中直接付款購買商品，接著再到實體店鋪取貨。舉例來說，如果正在會議中的你想喝咖啡，可以直接在App中購買10杯，再分次於全台全家門市領取，且還能將剩餘的商品數量轉送給親友，可以把這套模式想像成團購商品，林志清表示，未來無論是App網購，甚至是線上繳費都有可能會推出。

進攻外送市場，串起會員生態系

除了把會員制度玩得更進階，全家還打算打破傳統便利商店的營運模式，與外送業者Honestbee合作，推出「店到宅」、「宅到店」服務，消費者可以在全家App中選定要購買的商品，再由Honestbee配送至指定地點；反過來，消費者也能請Honestbee來家中收件，完成洗衣、包裹寄送服務。

林志清分享，兩週前已展開店到宅的服務，就選定台北市六家分店與Honestbee展開測試，從咖啡、日用品到零食，目前有多達1000種品項能外送，「現在測試就是要看消費者下單的內容、還有配送有沒有什麼狀況。」林志清談到，最多人叫的還是咖啡，「我自己也叫過，平均一單30分鐘就能送達。」而在宅到店的服務上，當系統收到訂單後，Honestbee會到配送地點最近的全家取貨。此外未來全家也不排除配送微波鮮食。

為達到「人人手上有全家」的願景，與Honestbee的合作，可以說是串起整個會員生態系重要的一環。目前全家擁有3千多家店舖，再加上台灣民眾對超商的需求，很多人好奇全家為何不自己做配送車隊呢？「做自己專業的事，配送不是全家的專業，把專業交給別人。」林志清表示，這就是為什麼選擇與其他業者合作的原因。

而這項合作對Honestbee也有好處，配送員除了平時的業務，更可以發揮閒置時間的價值，且「店到宅」、「宅到店」的雙向往來，除滿足會員基本需求，也能讓配送員增加賺錢機會。林志清透露，外送平台競爭激烈，沒有誰條件比較好的問題，「未來可能台北跟A業者合作、台南跟B業者合作，完全是看誰在區域覆蓋的程度比較廣。」因此，隨著服務範圍擴大，全家未來也不排除跟區域性的配送業者合作。

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。」

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。