疫情衝擊旅遊業有多大?Tripresso估首季慘衰退6成,KKday反看見包車商機
疫情衝擊旅遊業有多大?Tripresso估首季慘衰退6成,KKday反看見包車商機

武漢肺炎(新型冠狀病毒)成為2020年打亂全球市場的黑天鵝,其中又以旅遊航空業受到衝擊最為劇烈,國泰航空宣布三週無薪假,華航更延後新人報到時間。

中國確診人數本週已經逼近三萬,台灣政府已經全面禁止中國人入境,許多本來計畫出國商旅的民眾,紛紛取消行程或改期。疫情目前似乎還看不到盡頭,業者又是如何解讀,疫情對整體旅遊產業所帶來的衝擊?

旅遊需求被壓抑,業者預測:將在第四季大爆發

「影響很大啊!」旅遊咖(Tripresso)創辦人洪明楓苦笑著說。

旅遊咖是專注在「海外團體旅遊」的電商平台,整合雄獅、東南、鳳凰、五福等各家旅行社超過萬筆的旅遊行程,讓消費者依照需求、預算,一站式找尋適合的旅行團。

2018年也推出TripSaaS產品,提供架設網站、流量分析、管理產品、訂單與會員資訊等服務,協助旅行社走向數位化。

回顧2003年SARS疫情,國內旅遊約衰退17%、海外旅遊衰退60%,一直到當年第三、第四季才逐漸恢復。洪明楓觀察, 從農曆年到現在,約有2成的團體行程被取消,以目前疫情發展態勢來看,Tripresso預估第一季業績將衰退6到7成左右。

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旅遊咖(Tripresso)創辦人洪明楓認為,被疫情壓抑的旅遊需求,會在第四季爆發開來。
圖/ 賀大新攝影

撇除中國疫區,目前日、韓行程退團比例最高,許多藉由中國轉至歐洲的行程,也受影響取消,最主要還是民眾心中瀰漫的強烈不確定因素,無法確定疫情何時會看到終點。

接下來,整體旅遊產業將會如何發展?洪明楓認為,日、韓的防疫成績,會是非常重要的參考指標,「這次日本當局防疫太慢,」截稿前,日本確診病例共35人,重挫國人海外旅遊信心,預估至少迎來半年的衰退期,進一步推高亞洲旅遊不確定氛圍。

洪明楓認為,二月底是一個關鍵時間點,若日本確診案例持續上升,那麼旅遊產業的不確定因素,將持續到第二季。且民眾一般認為日、韓衛生條件較高,「如果到第二季這兩個市場都守不住,那就更不用說東南亞的行程狀況。」 不過洪明楓觀察,台灣疫情仍在可控制範圍內,國內旅遊還是能維持不錯表現。

雖然民眾近期減少出遊意願,旅遊消費的需求並不會就此消失,只是延後發生,「台灣人太喜歡出去玩,疫情讓旅遊需求被壓抑,預計會在第四季爆發開來。」洪明楓預估,旅遊業者應該要提前替第四季的爆發先做中長期準備。

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雖然民眾近期減少出遊意願,旅遊消費的需求並不會就此消失,只是延後發生。
圖/ Uplash

像是Tripresso近期,會集中更多資源,提供消費者旅遊攻略等資訊,在疫情期間做線上策展、行銷,培養消費者第三、四季出遊的意願,「第四季本來就是旺季,今年應該會很有趣,整個旅遊供應鏈都必須挺住這樣的需求。」

延伸閱讀:7,000多個客服全部忙線⋯⋯當數百萬張「取消」訂單砸向中國最大旅遊網站

KKday:國內旅遊營收保持穩定,站穩腳步為反彈做準備

旅遊體驗電商平台KKday也坦言武漢肺炎的確對於訂單量有所影響,「主要是因為航班更動以及景點的關閉,隨著不斷有航班更動跟取消的情況,對營收的影響也持續增加。」

不過,台灣在防疫上的把關仍相對嚴謹,疫情沒有在台灣擴散,「 台灣國內旅遊的相關商品,包括溫泉、戶外活動等行程受到影響程度低,國內旅遊仍可保持營收穩定。 」KKday表示。

此外,KKday還觀察到「包車」的需求提升,不管是各國機場接送或是包車一日遊的預定都有所增加,以包車取代大眾運輸工具成為特殊時期自助旅客與商務客群的優先考量。

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KKday坦言武漢肺炎的確對於訂單量有所影響,「主要是因為航班更動以及景點的關閉,隨著不斷有航班更動跟取消的情況,對營收的影響也持續增加。」
圖/ Twinsterphoto via shutterstock

面對自除夕前就開始傳出疫情,KKday的客服、行銷、IT、商品團隊則投入了大量人力在與供應商的聯繫,以及提供旅客最即時的正確資訊。

如社群和編輯小組就必須持續追蹤,統整並提供旅客目前各國航班、景點、旅遊限制等資訊,並即時更新,讓旅客省去查找資料的麻煩。

同時,KKday也籌劃實際演練「在家工作」,讓未來遇到類似情形後能夠快速因應、彈性調整,並在疫情期間全面檢視營運、商品、行銷的應變速度,畢竟緊接著就是日韓旅遊「櫻花季」的旺季,「我們要打穩基礎,為疫情後的市場反彈預作準備。」KKday表示。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #KKday #武漢肺炎
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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