無懼疫情逆勢成長!這3大原因,讓超商今年Q1營收拉下百貨
無懼疫情逆勢成長!這3大原因,讓超商今年Q1營收拉下百貨
2020.05.15 | 新零售

經濟部統計處今(15日)公布台灣綜合商品零售業最新統計數據,其中便利商店業營業額創新高。

在經濟部統計處的資料中,將綜合商品零售業分為「百貨公司」、「超級市場」、「便利商店」、「量販業」以及「其他」5種分類。

在2020年第一季,由於受到新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情影響,整體零售業營運大受衝擊,營業額年減 0.6%,其中 便利商店逆勢成長,營業額達847億元,創歷年同季新高,年增5.0% , 是少數未受疫情衝擊之零售業。

而營收占比向來是第一名的百貨公司受影響最深,營收大幅滑落,占比由2019年的27.9%降至23.6%,落居第二名。便利商店則由26.1%升至27.3%,躍升為綜合商品零售業中營收占比最高的業種。

綜合商品零售業之各細業占比
綜合商品零售業之各細業占比
圖/ 經濟部統計處

展店快、服務創新、網購成長,3大原因讓超商營收屢創新高

便利商店業者能有這樣的好成績,原因有以下3點:

1.展店速度快,密度穩居世界第二

在綜合商品零售業中,便利商店雖然單店營業面積相對較小,但是商品種類繁多、提供便捷民生服務。過去1年來在業者積極展店下,營業規模日益擴增。

根據《流通快訊》雜誌統計,2006年底便利商店總家數為8,564家,到2019年底成長至11,465家,平均每年展店超過200家,是驅動營收成長之重要動能。《數位時代》統計,以過去10年台灣四大超商(7-ELEVEN、OK超商、全家、萊爾富)的分店數加總成長率來看,2019年是成長幅度最高的一年,達5.8%。

全家科技概念2店-京盛店正式開幕,地址位於台北市南京東路四段56-1號,歡迎大家蒞臨體驗。.JPG
圖/ 全家便利商店

台灣超商的密集度自2016年超越日本以來,一直維持著全球第二高的成績。經濟部統計處最新資料指出,台灣平均每2,058人就有1間便利商店,僅次於平均每1,205人就有1間便利商店的南韓。而日本則因少子化嚴重市場飽和、成長有限,平均每2,233人有1間便利商店,密集度第三。

便利商店密集度國際比較
便利商店密集度國際比較
圖/ 經濟部統計處

2.創新店型、服務與鮮食,成為疫情時民眾首選

除了因為家數擴增至11,551家的展店效應外,肺炎疫情導致民眾減少餐廳外食,就近採購需求擴增,進一步推升營收成長。

再加上近年便利商店業者持續改裝新型態門市,推出複合店型,強化鮮食、現磨咖啡及現調茶飲等商品,並提供代收包裹等各式服務,以增加來客數及顧客黏著度,營收持續成長。2019年整體便利商店業營業額達3,316億元,再創歷年新高。

3.網購營業額幅度大增

在今年第一季,由於受到疫情影響,降低消費者外出購物的意願,部分消費管道轉移至網路。這一點,在便利商店的營收中也能看出來。經濟部統計處表示,今年第一季便利商店透過網路銷售的營業額大幅成長25%,高於實體通路的增幅4.7%;網路銷售占營收比重,也由0.9%升至1.1%, 成為挹注營收成長的另一助力。

責任編輯:林美欣

關鍵字: #零售業
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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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