小黃拚轉型!台灣大車隊打造「點數聯盟」,衝出3倍交易量
小黃拚轉型!台灣大車隊打造「點數聯盟」,衝出3倍交易量

在台灣,日常生活的一切幾乎通通可以集點,從搭飛機的航空里程,到夜市買大腸包小腸,品牌商家近年都瞄準點數經濟,除了基本的提升顧客忠誠度,更透過結盟的方式,一起把市場做大。

市占率達23%的台灣大車隊,靠著導入多元支付選項,以及與各大點數平台結盟,要做出與海外叫車平台的市場區隔性。

創本土業界先例,結盟大型點數平台

台灣大車隊現在在全台共有2萬台計程車,目前市占率達到23%,每月服務人次超過1,000萬人,近年積極投入資源做轉型,而「點數」則是與同業最大不同的特色之一。

從去年開始,台灣大車隊與HAPPY GO、UUPON結盟,將會員帳號綁定55688 App後,就能用點數折抵車資;今年四月更與來自香港的亞洲萬里通合作,綁訂後會員每趟乘車可以賺取10里,也能換取乘車金,虛擬點數的功能不再侷限於平台屬性,透過結盟能進一步加深跨通路合作,甚至進一步擴張本身的客群。

亞洲萬里通行政總裁施愷民,曾分享點數的結盟都是來自:觀察消費者的使用習慣,「為讓會員及哩程的管道更生活化,與台灣大車隊的合作,是希望帶起陸地交通集哩的市場,更加蓬勃發展。」

結盟6大點數平台,點數支付交易量成長三倍

點數與支付的關係是相輔相成的,身處轉型十字路口的台灣大車隊,也非常理解背後的道理。除了現金,目前台灣大車隊支援的支付方式超過18種以上。

以電子支付來說,街口支付、LINE Pay及Pi拍錢包都可以用來支付車資,也能用街口幣、LINE Points和P幣全額折抵現金車資,且折抵金額沒有上限;再加上HAPPY GO、UUPON、亞洲萬里通, 台灣大車隊是目前擁有最多點數平台合作的業者

台灣大車隊
據台灣大車隊數據,過去一年中,使用點數支付的乘車交易量,已經成長了三倍之多。
圖/ 台灣大車隊

對台灣大車隊來說,擴大支付的多元性,能夠提升顧客的搭乘意願;對支付平台而言,在不同通路祭出補貼優惠,對於搶下市占率有一定的幫助。

根據台灣大車隊數據,過去一年中,使用點數支付的乘車交易量,已經成長三倍之多。透過點數經濟能讓品牌有效經營顧客忠誠度,因為每個帳號都連結相對應的顧客,並能蒐集使用數據資料,讓業者可以更精準地掌握顧客樣貌。這也是平台與業者搶著結盟的原因,希望一起把餅做大。

Uber、Grab也都看準點數商機

海外也有不少案例,像是去年11月,Uber推出會員點數制度「Uber Rewards」,只要會員使用Uber旗下任何服務(叫車、外送Uber Eats、共享腳踏車),都可以透過點數享受不同階級的會員優惠,藉此增加會員的黏著度。

Uber Rewards目前將會員分成藍寶石、黃金、白金、鑽石四種會員等級,可以用點數直接折抵消費,不過這項服務目前只在美國推出。

Uber Rewards
去年11月,Uber推出了會員點數制度「Uber Rewards」。

此外,東南亞叫車平台霸王Grab,從2016年底實施會員點數服務,除了可以用點數換乘車金,點數還能夠兌換餐券、按摩券等服務,使用的多元性非常大,台灣民眾到東南亞商旅時,也可以加入Grab的會員計畫。

交通與生活密不可分,台灣大車隊近年在數位化的努力上展現極大野心,雖然目前在App Store的評分只有2.4顆星,使用體驗仍有進步空間。但在支付、點數經濟上的嘗試,已經替本土叫車市場,注入一股創新的活水。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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