武漢肺炎侵襲全球,線上醫療將趁勢而起?
武漢肺炎侵襲全球,線上醫療將趁勢而起?

新型冠狀病毒(俗稱武漢肺炎)疫情重創中國旅遊和消費產業。但與此同時,正加速另一個產業的發展:「網路醫療」(中國稱互聯網醫療),而這正好解決了當前武漢肺炎疫情一個重要的痛點:如何避免病毒擴散。

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線上的問診拿藥,可以減少排隊掛號、看醫生的交叉感染風險。同時對於醫療體系而言,醫療資源濫用導致的過度負載,會讓真正需要的重症患者無法獲得適時醫治。線上問診與物流送藥,正好可以緩解門診的壓力,避免不必要的醫療浪費,也減少疾病帶原者與人接觸的機會,降低擴散機率。

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武漢疫情擴散之際,為了減緩蔓延,「網路醫療」的應用再度引起業界關注。
圖/ Agenturfotografin via shutterstock

而中國現在最大的網路醫療龍頭,就是2014年創立、已有超過3億用戶註冊的一站式醫療健康平台「平安好醫生」(平安健康醫療科技有限公司),是中國最大的金融保險集團「中國平安保險」旗下的公司,2018年已在港股IPO上市,且已被納入MSCI中國指數之中。平安好醫生的2019年年報顯示,其月活躍用戶有6,690萬,每日平均諮詢量高達72.9萬。

中國網路醫療龍頭如何「商業變現」?

根據平安好醫生的官方網站介紹,該公司目標是要打造醫療生態系一條龍服務。從它的4大業務內容可以看出其戰略布局:

1. 家庭醫生線上醫療服務

營收達8.58億人民幣(毛利率44%)的「家庭醫生線上醫療服務」,占整體營收的16.9%。從描述症狀、AI智慧導診、問診,到給予建議或轉診、線上掛號、1小時送藥等,提供付費線上諮詢的醫療服務。另外,也包括增值服務與會員計畫模式,平安好醫生與保險公司(平安保險)合作,結合健康服務和保險理賠,從2B端改善保單持有人的健康、降低疾病發生率與增強保險產品競爭力。

2. 消費型醫療服務

營收達11.12億人民幣(毛利率36%)的「消費型醫療服務」,占總營收的22%,是向個人和企業用戶銷售客製化的醫療服務組合,收入來源包含體檢(占81%)、醫美(3.9%)、基因檢測(1%)、口腔衛生與海外體檢(13%,海外合作夥伴包含台北榮總)等貢獻。

3. 健康商城

以電商模式為出發點的「健康商城」,收入主要來自自營業務商品銷售,以及平台業務抽佣的貢獻。以目標客戶(TA)區分,對個人的業務營收為15.7億人民幣(毛利率11%),占總營收31.1%;對企業的健康商城營收則為13.2億人民幣(毛利率5%),占總營收26.2%。

4. 健康管理與互動服務

這部分的營收達1.93億人民幣(毛利率82%),占總營收3.8%,主要來源是媒體廣告收入。

若從帳面上來看,平安好醫生的營收來源最主要是健康商城,但實際上在賺錢的,線上醫療和消費型醫療才是最大宗。

仰賴強大後援,優勢與風險並行的「好醫生」

平安好醫生自建全職醫生團隊1,139人,加上外部合作醫生5,324名,提供24小時全年無休諮詢服務。透過累積超過5億次的線上問診諮詢量,訓練AI輔助問診系統,幫醫生提高問診效率和降低誤診率。在藥品供應方面,雲端對接3.2萬家線下藥房,可以線上看診完,繳費後一小時送藥到府。

這些都是巨額投資,也讓平安好醫生累計虧損超過30億人民幣,沒有獲利破千億的平安集團這樣的富爸爸當靠山,是玩不起的。就獲客成本而言,也因為母集團挹注自有渠道資源而壓低,根據中信建投測算平安好醫生的獲客成本,平均低於10元人民幣,比網路產業平均200元人民幣低得多。

事實上,平安好醫生在建立之初就持續虧損從沒停過,他們在2016至2018年期間,分別虧了8.5億、11.8億和10.3億元人民幣,雖然虧損出現收窄的跡象,但能否維持成長並開始盈利,仍是未定之天。

再者,平安好醫生過於依靠富爸爸的資源,是他們的另一大隱憂,前3大客戶貢獻約占其48%的總收入,而且全部皆是平安體系的公司,包含平安壽險、產險、健康險,合計貢獻10.9億人民幣。大量的關聯交易,讓人懷疑平安好醫生自體造血成長與獲客的能力。

在武漢肺炎期間,平安好醫生、阿里健康等一群網路醫療服務公司,也齊步發起了線上義診。這其實是聰明的一著,同時賺得名聲和裡子,既可以在大流行病期間,用最低的成本獲取用戶,又同時做好事,提供了當前社會所需的醫療資源。

一場疫情大災,很可能會大力催動病患使用醫療服務的習慣改變,進而促成一整個「網路醫療」產業鏈,從吹大泡沫的發財夢到商業落地實踐成長。

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。

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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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