電商一直未能攻下的最後處女地,這幾年我們從食品電商失敗經驗中究竟學到什麼(上)?
電商一直未能攻下的最後處女地,這幾年我們從食品電商失敗經驗中究竟學到什麼(上)?

台灣網路購物發展已經超過20年,最早賣起來的是「服飾」和「3C」,這幾年「家用品」、「美妝」、「車用品」、「鞋子」等品項在網購這一個領域占比都逐年升高,唯獨「食品」這個領域,大家都知道市場很大,也很多人稱它是電商的最後藍海,但卻幾乎沒有一家公司真的找到好的營運模式。

過去創業的這12年,我們也曾經在「食品」領域做過許多嘗試,我這裡說的「食品」指的是在你逛超市時,可以看到的各種吃喝商品,包括生鮮、餅乾、水果、零食、調味料等非常多元的品項。我們深刻了解到「食品」是一個水很深的領域,例如2012年推出食品訂閱模式的「好菜網」,每週配送一箱食材到府服務,但營運了一段時間我們就發現消費者對這種模式接受度不高,再加上許多蔬果品項在運送過程中品質難以控管問題,導致消費者一陣子就退訂,也宣告「好菜網」的模式不可行,便決定關站。

食品電商不管在台灣或海外,有很多人試過不同的模式。美國在1999年網路泡沫前,就已經有主要經營雜貨及生鮮蔬果的Webvan,它以線上購物、線下配送的創新性商業模式迅速走紅全美,曾獲華爾街8億美元投資,市值最高達80億美元,在短短幾年間,採用重資產的營運策略方式大規模自建倉儲和物流車隊,並迅速拓點收購競業,導致燒錢速度很快入不敷出,2001年即宣告破產。

在這之後食品電商並沒有停滯,只是模式趨向保守,例如Amazon在2007年推出了AmazonFresh,不同於Amazon在其他品類快速顛覆市場,AmazonFresh經過了12年時間,目前還是只提供服務於美國非常少數地區及數量很少的幾個海外城市。

觀察海內外市場,我發現原本適合於一般商品的重資產模式,應用在「食品」這個特殊的品項,卻變得十分困難! 由於食品有保存期限短、運送不易及運送成本高等種種問題存在,電商通路相較於實體店的低成本優勢,在「食品」這個領域完全不存在,所以大家都說食品市場是網路公司很難切入的一塊。

新零售、外送服務猛攻食品電商突破口

這幾年,我們看到新一代「食品電商」出現,大家探索了一種被稱為「新零售」的虛實結合,在美國有Amazon和Whole Foods Market的結合,在大陸有火紅的盒馬鮮生和超級物種。它的概念是融合了實體及網購的雙重優勢,來達到效益最大化,實體店可以應用一些網路上的數據和技術,網路也可以帶過實體店帶來更多流量。「新零售」的議題在這幾年被廣泛的討論。這個模式成功了嗎?目前看起來還沒有,雖然近期有些新聞提到這兩年虛實整合店的展店速度沒有想像中理想,但現在要論斷成敗還是太早。

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新一代的食品電商如美國Amazon和Whole Foods Market的結合,融合了「實體」及「網購」雙重優勢,達到效益最大化。
圖/ NYCStock via shutterstock

在「新零售」火熱的同時,也出現了另一種外送服務的 「類食品電商」,不管是美食外送的Food Panda、Uber Eats,或是之前幫大家去超市代購的honestbee,他們不涉入商品這個領域的經營,用比較輕資產的方式,透過平台把店家、司機、消費者這三方串起來。

從某個角度來說,這種公司的優勢是他們不用去處理食品電商相當難進入的「商品」領域,而是把心力投注在「物流配送」的部份,也因其輕資產的屬性,較能控制成本支出。這個模式目前也被很多人視為「食品電商」最佳解法,因為商業模式和被視為相當成功的Uber及Airbnb能高度的類比,全球也有許多案例顯示這類服務可取得大筆資金,並在多個市場上被證明存在消費需求,但這類公司還欠缺的是需要時間證明它們長期有獲利的可能。

「當浪頭崛起時,我必須確保我們有站在浪頭上」 ──掌握瞬時優勢,瞄準趨勢浪頭,布局未來新商機。

即使有著這些困難,食品還是我們很長期看好的市場,放眼更遠的未來,我們雖然不知道5年、10年後大家會怎麼在網路上購買食品,但我們絕對相信在未來的世界,網路會持續改變大家的購買行為,只是需要時間和一些機會情境去創造驅動,一種做法是靜觀其變,等到消費者行為成熟後再進入市場,但這一直都不是我們思考的邏輯,因為通常這樣就錯失了進入市場的最佳空間跟機會點。

責任編輯:陳建鈞

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從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎
從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎

騰雲科技持續展現強勁成長,不僅連續五年維持雙位數的營收增幅,更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元,年成長率高達 67%,顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商,並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的?

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵:「首先是以 AI 賦能的產品與服務,協助客戶提升效率、優化營收;其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作,打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線,強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示:「AI 不是單一產品或立即變現的技術,要能有效消除資訊不對等,需協助企業先將散落的資料整合成數據資產,才能找出能驅動決策的洞察。」因此,要讓 AI 真正落地,需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴,才能把技術與數據轉化為具體價值,成為企業成長的新引擎。

有鑑於此,騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex,由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如,為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策,「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊,提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務,導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄,預測設備故障風險,協助排程維修,降低停機時間,大幅提升營運績效。

梁基文補充說明:「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程(Agentic Workflow),我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組,加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是,為真正發揮、極大化 AI 價值,騰雲科技不僅提供技術,也協助企業梳理流程、整合分散數據,打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示,不只零售業正加速虛實通路整合,製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」,例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等,騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台,讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全,充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如,協助數位保險整合顧客的「線上資料(如客戶資料、風險判斷」與「線下數據(如客戶活動數據、場域營運數據)」,透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程,並提供更加順暢的一致體驗,讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來,我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術,進一步擴大到製造、數位保險等產業,讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

騰雲科技
騰雲科技董事長暨總經理梁基文
圖/ 數位時代

五大技術、四大產業,騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示:「過去 10 年,我們專注在『新零售・新生活』;接下來將延伸至『新商務・新生活』,透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE(AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience)五大技術為核心,鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業,透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度:整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作,推出 AIoT 智慧場域管理方案,滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如,協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明(2026)年,騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房,協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理,同時,透過監控產線設備的振動與溫度等數據,提供 AI 預判的設備維修時機(Preventive Maintenance),擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案,騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展:首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案 的應用範疇,如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案;其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如,騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖,深入零售、商辦與飯店等多元場景,並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用,藉此強化場域的智慧化能力,以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務,我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求,也能同步改善大眾的日常體驗,真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展,梁基文如是總結。

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