電商南向如何接地氣?蝦皮教戰守則:與買家聊天最重要
電商南向如何接地氣?蝦皮教戰守則:與買家聊天最重要

網購時你在意的是性價比、活動檔次、免運費或折扣?同樣的法則是否適用於電商市場崛起的東南亞? SEA集團今(22)日發布《印馬泰消費者網購行為洞察報告》,指出要打入東南亞市場,最重要是「互動」。

以互動為核心,《印馬泰消費者網購行為洞察報告》點出東南亞電商的三大趨勢:娛樂、體驗、女力。人口有6.5億的東南亞6國,平均年齡小於30 歲,電商整體環境較年輕,比起一板一眼的交易,有「人味」的互動才能抓住消費者,蝦皮首席營運長馮時欽表示,東南亞買家喜歡跟賣家建立關係,「互動才能帶來交易」。

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蝦皮首席營運長馮時欽表示,東南亞買家喜歡跟賣家建立關係,「互動才能帶來交易」。
圖/ 蔡仁譯 攝影

攻下東南亞,關係「麻吉」很重要

台灣與東南亞風土民情不同,什麼樣的互動才奏效?台灣買家習慣針對產品發問,較具目的性;東南亞買家卻喜歡跟賣閒話家常,SEA集團首席經濟學家Santitarn Sathirathai以妻子的購物經驗為例,他指出太太最後買了一件顏色不喜歡的衣服,最主要原因是跟賣家聊得愉快,賣家「有問必答」。

買賣雙方的互動,成為交易成功很重要的關鍵,在東南亞市場深耕多年的蝦皮,使出十八般武藝,不放過任何成交機會。以印尼、泰國、馬來西亞市場為例,第一招就是娛樂,將購物體驗「遊戲化」(Gamification),像是推出直播猜謎「Shopee quiz」,使用者猜對能獲得代幣抵消費,近一步深化對蝦皮的黏著度。

東南亞許多城市上下班交通擁擠混亂,「殺時間」的服務是吸引消費者有很利的手段,「消費者停留時間越久,開支的可能越大。」Santitarn Sathirathai表示,每天在蝦皮停留超過一小時的用戶,比停留不到15分鐘的,交易金額多出2倍。

其次優化使用者的「體驗」,能延長用戶的生命週期價值,蝦皮指出有66%的訂單,是透過「聊聊」的功能促成,賣家回應得越積極,買家黏著度越高,最熱門的前千大賣家回應訊息的等待時間,都不超過6小時。

第三個趨勢,則是年輕女性為消費主力。蝦皮指出35歲以下的女性是消費大宗,而且在購物平台停留時間明顯多於男性,在印尼,停留超過一小時有一半是女性,在泰國每天使用「聊聊」交談超過85則訊息的,超過一半也是女性。高密度的交談,讓女性的訂單量比男性還多出20%至40%,甚至在3C產品,也是女性買得多。

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SEA集團首席經濟學家Santitarn Sathirathai指出,台灣電商要做東南亞生意,在地化十分重要。
圖/ 蔡仁譯 攝影

MIT商品切中需求,「在地化」才能成功南向

抓緊三大趨勢,是否就能在握有人口紅利的東南亞市場無往不利?Santitarn Sathirathai喊出,「Localization、Localization、Localization」強調在地化的重要,因為東南亞每個國家語言、習慣、信仰都不同,很難用一個模板套用,馮時欽指出不僅聘用當地員工約一萬人,也針對東南亞7國推出7個App,以符合當地使用習慣,並串接當地的金物流。

Santitarn Sathirathai推薦泰國、馬來西亞、印尼最適合當作進入東南亞市場的起點。因為這三個國家的GDP僅次於新加坡與汶萊,泰國政府大力支持電商發展,支付與物流等基礎建設也夠成熟;馬來西亞則是熟悉台灣文化,且有一半人口為華人,MIT商品非常吃得開;印尼則是有最大的人口紅利,預計2025年將成為東南亞最大的市場,交易量可能會超過總體的一半,目前零售的基礎建設尚未開發完全,對電商需求十分龐大。

馮時欽表示,這些市場中「嬰幼兒用品」、「3C電子」和「保健美容」等商品需求最強勁,而在健康意識抬頭與收入提升之下,保健美容商品過去一年,在印馬泰三國成長速度最快,特別是彩妝品在印尼成長超過50%。三大商品台灣皆有優勢,但馮時欽指出,最重要的還是在地化,找到當地對的夥伴,順應當地風土民情,MIT才有辦法成功南向。

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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
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

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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