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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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