想見你,京東小哥!一張表看疫情點燃電商軍備競賽
想見你,京東小哥!一張表看疫情點燃電商軍備競賽

「這個假期就是靠強哥活了下來,京東小哥(京東物流外送員)是我假期最想見的人。」

中國因肺炎疫情而從年節期間開始不斷實施延長的封閉式管理,使實體商家凋敝困苦,卻也讓十數億人口的線上消費熱情達到空前飽滿。

電商平台在這段期間內迎來了激烈的成長曲線,而做為關鍵的支援性服務業態,物流產業在這段期間內扮演著被稱為「逆行者」的角色,乘載著大量的物料資源,在四下無聲的城市中成為串聯起商家與消費者的漫漫絲路。

不過,由於封城管理的影響, 淘寶、天貓、拼多多在內的大型電商平台均陷入因運能不足導致履約遲滯的困境,與之形成強烈對比的則是京東集團以強大的自建物流能量為基礎,在疫情圍城期間內推出的一系列措施

除了以驚人的速度協助運送救急物資與醫療器械外,在平台交易商品的運送能力與準時送達速度方面也展現出遠優於同業的表現。以「疫情搶救擔當企業」的角色成功在朋友圈中狠狠刷了一次屏,不少步數最多的京東小哥甚至一夕之間成為網紅,還受到央視《新聞聯播》的採訪。

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相較同業,京東以高於平均的待遇聘僱了數萬名配送人員,自行涉入末端配送領域。
圖/ testing via Shutterstock

延伸閱讀:京東物流的武漢大考:1,600噸防疫物資如何送到第一線?

長期以來,在阿里與京東兩大集團抗衡的中國電商市場中,阿里一直以遠高於京東的營利表現與海外觸角站穩優勢地位,主因即在於京東多年來最具爭議且所費不貲的決策: 自建物流

除了較一般電商平台投注更多資源在物流中心建置外,京東甚至以高於同業的待遇聘僱了數萬名配送人員,自行涉入末端配送領域。除了B2C業務外,更在2018年進軍C2C個人快遞業務,與順豐及四通一達等3PL業者形成正面競爭。

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京東CEO劉強東。
圖/ 京東

延伸閱讀:至少損失30億元!海底撈550家門市全「熄火」幕後

京東物流是劉強東力排眾議的決策 ,雖然構建了京東的護城河,龐大的資本支出卻使京東多年來始終必須負重前行。雖然2016年京東物流開放外部業務,2017年展開獨立營運,但由於外部訂單量太少加上內部成本過高,始終處於鉅額虧損狀態。直到2019年第二季京東物流才首度達到盈虧平衡,而京東物流也在最新一次的快遞服務滿意度調查結果中取得第3名的成績,僅次於順豐速運與郵政EMS,超過韻達、中通、百世等3PL物流企業。

以電商之姿切入物流領域,並且將物流服務由成本單位扭轉為盈利部門,這條路京東足足走了12年。然而卻也是這樣的龐大軍團讓京東得以在這次疫情中表現得出類拔萃。

點圖可放大。
圖/ 未來流通研究所

當然,藉疫情之戰一役翻身的可能性並不高,京東面對的挑戰還包括了後續的訂戶留存率以及與三方物流企業的高強度競爭等,但這次的事件卻讓長期以來圍繞在電商涉入物流配送服務程度的議題、以及電商與物流業者間亦敵亦友的微妙關係再度獲得注目。

最早在2013年,Amazon與UPS就曾因後者無法因應節前採購高峰導致出貨遞延而影響合作關係,事件發生後,Amazon為降低對外包物流合作夥伴的依賴,開始積極強化旗下自建物流能量,除了持續加大在倉儲方面的投資力道外,甚至開始購置車隊與機隊,並且於2015年推出Amazon Flex群眾物流服務,2018年推出配送夥伴機制(DSP),作為Prime Now快速配送的物流支援基礎。2019年Amazon自營配送比例高達48%,樹立了重資本電商經營模式的典型代表。

在日本,雅瑪多、日本郵政等主要物流業者陸續於2017年著手上調電商包裹運費,佐川急便更是在2013年就中止與日本亞馬遜的合作,以避免陷入獲利腰斬的「物流崩壞」危機。另一方面,日本樂天與亞馬遜等電商業者則開始積極自建物流網絡,包括大舉投入自營倉儲與擴大末端運配能量等作法,目的便是希望能夠減輕對於外包物流企業的依賴。

中國市場中,2017年順豐速運曾突然片面宣布關閉與菜鳥網絡間的數據傳輸介面,並停止向所有淘寶平台上傳包裹物流訊息。兩大巨擘間拔刀見紅,同樣將電商平台與物流企業間彼此合作卻又相互制約的微妙平衡關係推上檯面。

直到2020年的今天,在既要防疫也要交易的高強度危機下,阿里巴巴「以自己的錢養別人的兵」的輕資產物流戰略再度受到考驗,京東負重建立的物流基礎一夕之間受到各界注目。然而危機過後終究會回到盈利與成本的數學性商業邏輯,究竟哪一種運作模式更能夠挺過風霜,想必還是需要更多的檢驗。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:未來流通研究所

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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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