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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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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