海廢商品正夯!愛迪達、P&G都在做,大公司現在的產品用回收垃圾製造
海廢商品正夯!愛迪達、P&G都在做,大公司現在的產品用回收垃圾製造

海洋清理(Ocean Cleanup)是荷蘭的一個非營利組織,他們致力於清除海洋塑料垃圾。

該組織創辦人史拉特(Boyan Slat)在2012年TEDx的一場演講中曾提出過一個設想,讓裝置自動回收海洋垃圾。在過去七年裡,史拉特一直在尋求資金,設計並部署這個特殊的裝置。今天,這個裝置已經投入使用,並成功地把海洋塑料垃圾帶回了陸地。

這個長達610公尺的漂浮管道會掠過水面,從而收集塑料垃圾。它帶回了60袋一立方公尺的塑料垃圾,從漁網、塑料袋再到一毫米大小的塑料製品,它都沒有放過。

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圖/ 愛范兒

史拉特認為目前的大部分人都沒有看到清理的價值。

這不是個別問題,我們相信這是每個人的問題。

我們希望透過製造美麗並可持續的產品,讓每個人都有機會參與到環保解決方案裡來,讓他們切實地參與清理工作……我們的想法是把這些垃圾變成消費品,它們不會再回到海洋裡,而我們也會把100%的收益投入到未來的清潔工作中。

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圖/ 愛范兒

史拉特認為用海洋塑料垃圾製造的產品會有一種特別的吸引力。就像是月球上的石頭和普通石頭的區別一樣,海洋垃圾製成的商品也有別於普通的商品。「希望我們最終能成功,讓海洋垃圾成為歷史,不再復現。到時候還會有一些很酷的產品提醒我們,垃圾還是存在的,只是變成了商品。」

他甚至想到了未來的種種需求,比如你需要證明商品宣傳的海洋垃圾確實來自海洋。

為此,他們現在就和第三方認證專家DNVGL進行了合作,以驗證海洋塑料垃圾的真實性。史拉特希望更多的公司和基金會加入驗證塑料垃圾真實性的隊伍中, 因為現在對外宣傳稱由海洋塑料垃圾製成的商品「並沒有真正的透明度。」

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圖/ 愛范兒

事實上,確實有很多大公司,開始嘗試用垃圾做商品。

在2017年,愛迪達就和Parley For The Oceans合作創造了Adidas Parley——用海洋中的塑料垃圾製成的運動鞋。這雙鞋的75%都由海洋垃圾製成,但它仍能達到與愛迪達其他鞋子相同的性能和舒適度標準。

在2019年,愛迪達預計使用再生的海洋塑料製造1,100萬雙鞋。

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圖/ 愛范兒

P&G也曾和Terra Cycle合作推出過海洋塑料包裝——一個完全由海洋塑料和其他PCR製成的「海洋童話塑料」瓶。

另一消費巨頭聯合利華旗下的REN Skin care品牌也對海洋垃圾的新故事充滿興趣,他們新的「100%回收瓶」中就包含了20%的海洋塑料垃圾。

一切也不只有海洋垃圾。

在製鞋領域風頭正勁的明星公司Allbirds用羊絨做鞋子,用回收瓶做鞋帶,包裝則是90%的再生紙板。

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圖/ 愛范兒

新創公司Ecovative則採用了蘑菇根來取代聚苯乙烯製成的包裝材料,農業肥料和蘑菇根製成的包裝材料更環保,在降解和循環等方面都優於之前的傳統材料。

還有更讓人意外的,用咖啡豆「造車」。

麥當勞和福特的合作就利用上了每年數百萬公斤的咖啡豆外殼「垃圾」。

在低氧的環境下,咖啡豆外殼被加熱至高溫,然後與塑料和其他的添加劑混合,就可以生產出一種新型的複合材料。這種咖啡豆外殼複合材料滿足前照燈外殼、引擎蓋下部件、以及其他內部零件的車規級標準,並且在製作過程中降低了多達25%的能源消耗。

用垃圾製造對環境友好的商品,在提升品牌的美譽度之外,在商業層面也能得到真金白銀的回報。

Nielsen在2015年的一份報告中就發現,全球有45%的受訪者願意為環保產品支付更多的費用,而41%的受訪者願意為環保包裝支付更多的費用。

雖然消費者很少因為環保選擇購買某一商品,但當商品品質差不多時,消費者也願意為環保付更多的錢。

本文授權轉載自:愛范兒

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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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