街口支付推「街口券」行銷功能助商家引流,艋舺夜市、東區商圈測試成績如何?
街口支付推「街口券」行銷功能助商家引流,艋舺夜市、東區商圈測試成績如何?

街口支付執行長胡亦嘉從不諱言,LINE一直是他心中最大的假想敵,不只是在支付的市佔率上互相較勁,就連行銷工具,也成為了最新的戰場。

商家若要下廣告,拓展新客源、經營熟客,最常見的方式,不外乎就是創立一個LINE官方帳號,或是在Facebook、Instagram上下廣告。不過,去年LINE宣布調整官方帳號的計費模式,不一定適合每個商家的經營型態。

街口於今年初,在沒有太多宣傳情況下,低調推出數據行銷工具——「街口券」,簡單來說,這就是一款電子折價券,讓用戶使用街口支付時,能在特定商家獲得優惠。

官方表示,街口券以用戶消費數據分析結果為基礎,搭配距離定位,號稱能比其他行銷工具更精準地發送電子優惠券給客戶。街口產品長范庭甄預告,明年(2021)將會是街口券,蓬勃發展的關鍵年,街口這一步,究竟想做什麼?

鎖定三大目標,把街頭「發傳單」數位化

「街口券的概念,就是在街口發傳單。」范庭甄說,街口一開始是從夜市攤販、商圈起家,從街頭攻佔連鎖通路,花了許多時間深耕在地市場。

產品團隊發現,小型傳統商家,並沒有太多預算做線上廣告,「像是巷弄裡的小麵攤,並沒有想吸引其他縣市的消費者遠到而來,只希望周遭生活圈的用戶,能多來光顧。」

這些業者,大多會印紙本傳單,請工讀生在街頭發送,缺點是成本高、效益也低,街口瞄準這塊痛點,要把「發傳單」的模式數位化。

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街口產品團隊發現,小型傳統商家,並沒有太多預算做線上廣告。
圖/ 攝影 / 高敬原

范庭甄說,街口券今年2月推出,目標有三個:「幫店家找到潛在客戶」、「找到回流客」、「經營熟客」,背後關鍵武器,就是數據。

街口券的運作邏輯,就是分析消費者數據,將電子優惠券發放給目標客群。街口指出,商家可以在街口後台,設定四大條件。

  1. 性別與年紀區間
  2. 發送範圍(系統會撈出設定範圍內的街口用戶發送,還可排除近半年內有來店消費過的用戶)
  3. 設定發送人數 & 系統試算發送費用(若覺得發送費用過高時,可自訂發送人數,再由系統隨機發送)
  4. 街口券使用規則,以及使用日期與優惠內容

范庭甄說:「相較於電商掌握的數據,大多是數位足跡,我們(街口)是有很精確的消費數據。」街口會利用這些數據,推測用戶的喜好,假設近期A用戶買了許多嬰幼兒產品,就可以推測他要不是新手爸媽,就是身邊親友有小孩,就能推薦他相關店家,替商家找到潛在客戶;同時,也能透過優惠券的發送,找回許多沒來消費的回流客,以及經營熟客。

商家可以自行設定想發送的街口券數量、內容,成本是一張0.1塊台幣,若消費者成功抵用,則須付給街口一張2塊台幣,范庭甄認為,這樣的成本,還是比請工讀生發傳單,成本更低效益更好。

艋舺夜市、東區商圈測試成績:交易金額成長2倍、來客數多10倍

范庭甄說,街口券二月上線至今,已經有約700家店家申請使用,每月以100~200店家申請加入的速度成長。

以大型連鎖通路合作成績來看,街口曾在四月份跟星巴克合作,針對常客發送街口券,折抵率超過3成,由於這檔活動僅針對近半年有消費的「熟客」,街口認為,在星巴克時常針對自家會員推出優惠活動的狀況下,折抵率能有三成的表現,算是不錯。

此外,也跟台北萬華艋舺夜市和東區商圈合作,做小規模測試。

以艋舺夜市案例來說,共聯合113家店家,針對中正、萬華、大同區生活圈的用戶,或曾在雙北小吃攤、飲料店、中式、日式、泰式、韓式類別消費過2次以上的用戶,發送15萬張9折優惠的街口券,官方表示,平均刺激攤商交易金額成長2倍。

東區則聯合百家商家,針對東區常客和生活圈在東區的用戶,發送88折優惠的街口券,官方表示,交易筆數和交易金額皆成長2倍。街口內部分析,因為電子優惠券能直接發送給目標客群,比起傳統受傳單吸引的來客數多10倍。

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街口產品長范庭甄說,街口券二月上線至今,已經有約700家店家申請使用,每月以100~200店家申請加入的速度成長。
圖/ 攝影 / 蔡仁譯

下一階段的目標,范庭甄說,希望能強化跟交通工具的連接,例如近期在洽談跟淡水輕軌合作,讓有乘車的民眾,在下車時,可以收到該站附近商家的優惠,活絡當地商圈。也將加速佈建中南部行動支付使用據點,計畫透過街口券聯合南部各大知名商圈,提升整體市場使用率。

街口發展數位行銷,挑戰有哪些?

街口從今年四月開始,電子支付的用戶數,就一路超越LINE Pay Money,在8月時整體月戶突破300萬,成為台灣使用者人數最高的電子支付品牌,不過要在數位行銷上超越LINE,街口仍有許多挑戰必須解決。

據記者觀察,街口券目前仍有許多缺點,例如:街口券並非真的「推播」到手機上,用戶必須自己到街口券的頁面,去尋找有哪些券可以用,操作上並不直覺,並沒有「發傳單」的觸擊感。

此外,截至目前街口券所公布的成效數據,仍無法看出對經營熟客、回流客的具體成效,相較於LINE官方帳號,街口券也無法做到與顧客的即時互動,僅能單方面的傳遞電子優惠券。

不過一大優點是,街口券與付款條碼整合,只要用戶領取的街口券,在消費時不必額外點選,系統會自動辨識可用優惠,相當便利。

范庭甄表示,今年街口券的發展,仍偏向測試性質,「我們也在觀察那些券成效比較好,」例如,范庭甄觀察到有一家早午餐店,跟街口合作發了兩周的街口券,交易額因此成長66%,「我們也希望分析背後原因,找出成功業者的模式,複製給每一個商戶。」

街口券是否真的如同范庭甄所說的蓬勃發展,就要看街口接下來,是否能體驗與系統優化協助商家真的做到「精準行銷」了。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #街口支付
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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