掛牌第一天大漲30%的松果購物,為何是四年來台股唯一電商新兵?
掛牌第一天大漲30%的松果購物,為何是四年來台股唯一電商新兵?

B2B2C電商平台松果購物於今(16)日正式登陸興櫃,成為台股自2015年以來首家登陸興櫃的電商公司,掛牌第一天以參考價26元來說,松果盤中最高達33.79元,漲幅30%,相當驚人。

松果購物總經理吳佩雯表示,台灣上一個登錄興櫃的電商是母公司創業家兄弟。松果掛牌,可說是牢牢地保持住了「最快上櫃電商集團」的紀錄。

松果購物今年前三季的累計交易額超過11億元,年增92%;營收則為1.99億元,也較去年同期增加了97%。松果購物的表現,某種程度上反應了台灣電商市場的穩定成長。

根據經濟部統計處資料顯示,台灣電子購物業營業額近8年平均每年成長8.1%,優於整體零售業之1.1%,顯示電商產業仍在高度成長段。而今年台灣電子購物業更預估將突破2,000億元大關。

然而,既然餅一直在變大,那為何新加入者稀?松果購物董事長郭家齊點出矛盾點: 「小而美的電商很難獲利。但在台灣,沒有獲利的公司難得到資本市場的支持。」 他說,越來越少新創團隊願意做電商了,因為像我們這樣量體的電商,幾乎都是賠錢的,更不要說上櫃了。

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松果購物董事長郭家齊表示:「小而美的電商很難獲利。但在台灣,沒有獲利的公司難得到資本市場的支持。」
圖/ 蔡仁譯

那麼松果購物到底做對了哪些事情呢?答案大概可以簡約為四點。除了松果購物一直以來強調的手機原生App策略、輕資產導向以及AI推薦機制的研發投入以外,特殊的收費制度也是關鍵因素。

特殊收費及分潤制度,打造平台廠商雙贏的B2B2C電商

松果購物自2016年成立以來,便看見了手機購物市場的發展性,一推出就是在手機App上提供服務,至今下載量已突破200萬次,行動端的業績佔比將近八成。他們從母公司承繼而來的輕資產策略,則成功讓他們省下倉儲、物流的成本,讓支出可以集中於人力、廣告及AI研發的投資上。

至於AI推薦機制部份,去年起松果購物也與台大國際產學聯盟合作研發AI技術,目前AI已讓公司的交易額成長了200%,AI精準度則達四成。郭家齊表示,松果購物鼓勵工程師自己做實驗和決策,省去了一般組織內工程師、主管及PM三者間來回的溝通成本,讓AI模型的調整能夠更快速。

此外,松果購物也引進了一套有別於其他B2B2C平台的收費制度。首先,他不跟廠商收取上架費、月租費或廣告費,只收取分潤費,也就是說廠商開店沒有成本,令他們只靠「電話業務」的招商方式就找來了4,700間廠商。

而今年四月起他們也 引進了新的分潤方式,分成15%、30%、40%三個分級,越高的分級得到的行銷資源與流量會更多。 以採15%分潤級距的廠商銷售量為基準來說,30%的平均銷售量多了2.7倍、40%的則有3.8倍,讓廠商可以做不同的策略規劃。

松果購物
今年四月起松果購物也引進了新的分潤方式,分成15%、30%、40%三個分級,越高的分級得到的行銷資源與流量會更多。
圖/ 蔣曜宇/攝影

四月剛推出時,選擇後兩個高分潤級距的廠商只佔7.7%,半年後這個數字已提升為25.3%。郭家齊認為這代表了廠商對該制度所帶來的績效表現感到認同。而這個分潤制度對松果購物來說是一種雙贏的局面—— 光這25.3%的客戶,就為整個平台貢獻了3/4的營業額。

但即便是分潤級距高的「白金級廠商」,若是產品有疑慮,松果購物仍保留將廠商下架的權利。「我們同時也有顧客評價機制,調查消費者的售後體驗。我們會以消費者的權益為主,」郭家齊說。

畢竟,消費者在平台上有了一次不好的消費體驗,很可能往後都不會再回來消費,而這是松果購物最極力避免的事情。

2020展望:增加SKU數、持續投資AI

展望2020年,松果購物將目標放在增加SKU(商品數)上面。 「我們希望從今年的25萬項,放大到100萬項。」 郭家齊說。這是因為他預期未來消費者的網購趨勢會越來越破碎化,需求更加多樣。而要做到這件事,他必須和各個廠商透過API做系統ERP的串接,讓他們可以將商品直接拋轉到松果的系統上,快速增加商品數。

郭家齊表示,目前內部的API串接已完備,在第四季開始會提供廠商使用,「但接下來的難題就是要向廠商做教育跟推廣了,」他說。

AI的研發也將持續是公司重點發展項目,郭家齊說,未來必要時會擴增AI團隊,但他也表示其實AI的技術很仰賴內部的幾位核心成員,人力擴編不一定是重點。面對越來越多專職研發AI推薦系統的外部新創團隊,要維持AI技術上的優勢,將會是松果購物未來的一大戰場。

如同郭家齊所說,他們就如同大象旁邊的老鼠,努力找到生存空間、成長茁壯。「大公司不會模仿我們,(後進的)小公司也很難卡到跟我們一樣的位置,爭取到和我們一樣強的商品議價能力。」能分到台灣電商市場的餅,松果購物起跑得夠快。

至於是否會想要拼創業家兄弟的最快IPO記錄?郭家齊笑說:「我一般都只看未來兩個禮拜要做什麼的。一切順其自然。」

責任編輯:張庭銉

關鍵字: #IPO #創業家兄弟
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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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