購物革命：解析台灣零售業的競爭象限|數位時代 BusinessNext

《購物革命》是華頓商學院教授芭芭．拉卡恩於 2016 年開始，觀察歐美零售業的趨勢變化所彙整出的策略理論：卡恩零售業成功象限。

四大象限分別是「品牌」、「價格」、「體驗」、「無阻力」。順帶一提的是，可能是因為卡恩當時的研究背景正於虛實整合的熱潮中，「體驗」偏向線下實體店的門店體驗；「無阻力」則偏向線上的服務與數據收集。

而你，正站在十字的原點，如何找出未來的路？

定位清楚，才知道怎麼走： 你要清楚你是誰，也就是你的競爭優勢在哪裡？
追求卓越，才有斜槓的本事：「品牌」、「價格」、「體驗」、「無阻力」哪一象限是你的核心競爭優勢？要如何利用這樣的優勢在「第二象限」領先，才是取得未來的關鍵。 也千萬別想四大象限通吃，要為資源配置訂好優先順序。
停滯就是退步，持續推進的公平價值（fair value）： 公平價值是顧客的期望值。顧客，也正站在十字的原點，不斷的推高產業標準。

以此概念，芭芭拉卡恩在書中以Amazon（無阻力）、Walmart（低價）等案例，進行深入淺出的分析，有興趣進一步了解的，可以直接去買書。

我想討論的是：

如果套用「卡恩象限」在台灣零售業，又應該如何解讀台灣零售業的發展策略？

然而，困難的是，卡恩象限中的公平價值並不能以主觀去認定，通常需要透過市調來了解顧客的期望與產業的落點。所以，我先彙整具有歷年動態資料的ipsos與東方線上如表格，以7-11、全聯、全家三家代表性通路，輔以近年的動態為例，來推測這三代表的卡恩象限圖可能發展方向。

在ipsos的新聞稿有載明：2019年多數的零售通路品牌對消費者的影響力皆呈現成長，這些上升品牌的共通點就是在「領導創新」以及在「線上線下互動」上有較好的表現，全聯、全家的成長幅度優於7-11。而東方線上的亞洲影響力品牌調查的四大評分項目也顯示，全聯、全家的大幅進步，使得2019年的總名次幾乎不分軒輊。

是什麼讓顧客拉近了全聯、全家與7-11的品牌心占率？也就是說，公平價值不斷被提升時，「停滯」確實就是退步。

1. 價格：實體零售的第一競爭優勢

全聯、全家與7-11均為實體零售通路，基本核心能力都是供應鏈與物流運作的高效率，及以通路的規模經濟來取得低成本；7-11垂直與水平的集團事業，更可以透過交叉補貼來取得高於其他零售通路的優勢。零售業長期追求的是經營效率，但顧客要的是四大象限至少達到公平價值的滿足。所以，當優勢均落在相同象限時，第二象限的選擇與發展，造就今日不同的局面。

2. 體驗：狂推複合店的7-11

7-11從2018年起狂推10種以上的複合店，搭配2019年開了卡娜赫拉的小動物、迪士尼米奇等6家以上的品牌聯名店。複合與聯名店型，成了網美打卡與休憩的旅遊景點，單店業績平均可提高2到3成。

比較可惜的是，奪下創新獎項的X store也僅以搭配複合店的方式複製了第三家店，沒有持續讓線下的X store在無阻力與體驗象限進步；且App是實體零售通路作為當代與顧客主要連結的服務接觸點，但門市市占率最高的7-11，其支付App OPEN錢包（17.7%）市占率低於全家（25.3%）、全聯（32.6%）的現況，不僅代表7-11 App沒有攻入顧客的使用痛點，也反映7-11在無阻力的公平價值尚需努力。

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3. 品牌：運用社群建構認同感的全聯

以往，全聯用廣告說服你全聯便宜的有道理，告訴你其他零售通路貴的沒道理，就是在削弱其他通路品牌的優勢。現在，全聯線上有小編、線下有婆媽店員，以社群同質性形成強大精準的社群力來創造「品牌認同」。

再搭上日本阪急等高價值品牌的「聯名」，貴的很便宜的操作手法，持續推高顧客在品牌象限上公平價值的期待。使全聯在亞洲影響力品牌的調查下，親切友善的品牌力，取得優於7-11、全家的名次。而結帳流程是全聯在體驗象限上遲遲未達到公平價值的弱項，但全聯在無阻力上推動數位轉型，PX Pay更一舉奪下三大通路最多人使用的支付工具，相信在無阻力象限上的努力，有機會帶動無阻力、體驗兩大象限達到顧客公平價值的期望。

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4. 無阻力：線上展店經營會員的全家

在行動網路尚未成熟時，便利商店展店數的多寡，是塑造競爭門檻的關鍵：kiosk （如：ibon、famiport）、網購取貨等服務在便利商店的發展，就是降低顧客與業者的阻力，能就近取得服務，造就店數多的通路得天下。

但在數位時代無阻力不再是店數的多寡，而是「貼身行動服務」的便利。會員數位累點、咖啡寄杯的低價操作會員黏著度，打開了全家在無阻力象限上的創新能量，也相對提升品牌象限的價值。 會員服務與數據的累積，加上近期利用發票數據的智能記事本，能否翻轉為「得數據者得天下」的新零售市場，值得期待。我一直認為未來台灣最大的電商可能是全家。但全家的店型設計所打造的體驗感較弱，真的不能只靠正妹店員。

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上述用卡恩象限圖呈現的台灣零售業現況，主客觀因素參雜。或許不能全面反映普世價值與觀點，但可以發現的是，三大零售通路在卡恩象限的策略著眼點其實有所差異，這也影響了推展策略應該有所不同，而非全盤複製。 也如同卡恩於書中所說，

零售業未來不只要取得單一象限的主導優勢，更應該在第二象限取得領先、第三第四象限至少達到公平價值，才可能在未來零售占有一席之地。而且四大象限的關係是「相互依存」。

以三大通路的支付工具為例：全聯運用核心能力的優勢 ── 價格象限的婆媽軍團，結合品牌認同的社群影響力，在無阻力象限推動PX pay，相對也帶動體驗象限的公平價值提升。若你是7-11、全家或其他零售同業，不同的核心能力基礎有辦法複製全聯模式嗎？

卡恩象限是以「顧客角度」出發的新策略思考模式，可以幫助你用不同的角度去省思問題，與定義策略發展的關鍵面向，審視忽略了那些顧客關注的焦點、如何再著力以達到公平價值。但我認為你仍必須記住，策略關鍵問題仍不脫是：你站在哪裡？你想往哪裡走（哪個象限）？ 走錯了，記得重新定位。

責任編輯：陳建鈞

（本文由被便利商店耽誤的設計師授權轉載自其blog）

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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。

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。」

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。

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。