七七乳加巧克力熱銷台灣40年,二代董座為何最怕聽到消費者讚「是小時候的味道」?
七七乳加巧克力熱銷台灣40年,二代董座為何最怕聽到消費者讚「是小時候的味道」?
2020.09.15 | 新零售

只要在台灣長大,你肯定聽過這款巧克力。

「77乳加」創立於民國65年,其經典橘色包裝搭配牛奶巧克力與花生顆粒,至今仍為許多消費者首選,在2019全年賣出28.5萬箱,且持續是超商條狀巧克力商品銷量冠軍。

巧克力從國外發跡的先天特性,讓台灣市場充斥不少洋將商品。77乳加,是唯一能與其抗衡,甚至讓母公司成為上市櫃公司的本土選手。

張云綺_宏亞食品董事長
宏亞董事長張云綺是創辦人二代接班,對77乳加有深厚感情,自己也常親自到超商觀察買氣。
圖/ 蔡仁譯攝影

77乳加巧克力最怕的事:消費者長大就不吃了

「當我聽到:口味都沒變耶、跟小時候的印象一模一樣這些稱讚時,其實我心裡是有疑問的,只是多半沒說出來。」宏亞食品董事長張云綺笑說:「很想知道大家『現在』還會繼續吃嗎?」

這位從2011年接班的二代董座,一直希望讓品牌年輕化、不只是「當年回憶」而已。

「可口可樂一直是我的學習目標。」張云綺說,應該不會有人喝完可樂的心得是「跟以前的可樂味道一樣」。換句話說,要成為好品牌,就得持續吸引年輕人才行,「我們得更貼近消費者、減少製造商語言,不是在包裝上寫草莓增量多少比例。」

事實上,宏亞食品為了維持產品品質與風味,多年來未更改配方與成份,選在2017年開始推動「多口味策略」,希望能吸引消費者回購、帶動業績,曾陸續與四大超商、超市合作推出香蕉、梅酒、南投鐵觀音等限定款,掀起搶購風潮。

品牌轉型嘗試第一招:多口味產品線

高峰時期,77乳加的口味數曾多達18種,不過最終帶給宏亞的回饋卻是「名大於利」。

張云綺解釋,其實多口味的銷量表現還是很好,問題在於大量口味裡總有一些不受到消費者青睞,導致通路退貨量比以前來得多,因此壓縮到獲利空間。

宏亞食品產品線
宏亞旗下三大品牌:77乳加、新貴派、禮坊,近年來開始嘗試年輕化,試圖以新口味吸引消費者回購。
圖/ 蔡仁譯攝影

「最可惜的是麻辣口味。」她表示,當年看到黃飛紅花生在台熱潮,認為鹹巧克力也有機會打入市場,經過團隊研發、測試後決定推出麻辣乳加產品,卻沒想到,儘管內部試吃評價都很高,客人卻沒什麼嘗試意願。

不能只有廠商認為自己變好,消費者卻不這樣看你。道理聽起來簡單,卻是宏亞食品砸成本換來的真實行銷體悟。

商總品牌加速中心品牌長高端訓指出,宏亞延伸產品線的好處在於初期可以低成本、高速度投入市場,但產品線的數量拿捏確實有一定難度,數量過多容易出現「品牌稀釋」現象,反讓原先主打的商品銷量下降,消費者印象也模糊了。

如今,77乳加推新口味已不再拚量,聚焦在兩大靈感來源:通路與消費者身上找口味研發線索。

首先,宏亞會積極搭配超商檔期,如草莓、抹茶季等活動推新品,除了能有更多曝光機會,若銷售表現佳,還可留在貨架上當長駐產品。針對消費者面,持續藉由焦點團體訪談、分析消費數據來思考新產品定位,如持續熱銷的「黑金剛花生」口味,便是考量死忠顧客熱愛花生口感,進一步推出的升級版本。

品牌轉型第二招:11萬粉絲團成口味食驗室

如何讓品牌持續受歡迎,是宏亞食品的長期挑戰,而他們除了在實體通路定期推新口味外,也在「線上通路」看到關鍵機會。

「實體通路當然很重要,但我們只知道賣了很多產品,卻沒辦法明確知道買東西的人是誰。」宏亞食品電商部經理王眾平表示,巧克力屬於「衝動消費」,消費者經常是想到才去購買,因此很難靠線上(online)通路創造大量業績,可是透過電商、社群,卻能夠協助產品開發,找到「對的人」。

禮坊官方銷售
宏亞食品認為,線上小規模測試新品,既能快速吸引消費者,也可以低成本方式取得客戶回饋。
圖/ 禮坊網站

王眾平舉例,宏亞食品旗下的一款「本味誠現」餅乾,固定會與國籍航空公司合作,提供旅客在飛機上食用。前陣子因為新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情影響,航班銳減,連帶訂貨量也少了,宏亞乾脆把貨放在momo購物販售,沒想到在未下廣告的情況下,銷量節節攀升,連同一區的健康餅乾都被掃貨,甚至讓其他電商平台的採購專案經理都來詢問是否能上架產品。

這讓他們發現,原先的產品定位或許沒有問題,而是鋪貨的實體通路沒有接觸對的消費者,「喜歡健康品項的消費者並不少。」

「線上通路,能幫助我們更了解消費者。」張云綺認為,過去食品業者設計商品,多半都只為了實體通路思考,且鋪貨、測試新口味的成本太高。另一方面,透過焦點團體(focus group)訪問消費者,雖能夠得到深度回答與回饋,代價卻不便宜,50、60人資料就得要兩、三百萬元。

距離成立電商部門,將上架電商通路等業務從「全委外經營」收回來自己做,時間不到三個月。張云綺卻保持一貫樂觀心態,看好數據先行的產品策略。

宏亞食品決定,將自家粉絲團做為測試場域,未來會定期推出「線上限定款商品」,從中蒐集、了解消費者回饋,若累積夠多好評,則思考可否延伸至線下販售。

今年8月份,宏亞旗下的禮坊(Rivon)品牌率先起跑,在擁有11萬人的粉絲專頁推出「中秋食驗室」頻道,每週固定推出一款新品,像是奶油雪茄捲、普蘭冰夾心都獲得不少好評。

品牌轉型第三招: 主打「健康化」趨勢產品

張云綺指出,今年因為疫情關係,結婚的人少了很多,因此禮坊囍餅業績跌最兇。不過,先前的經營在這個時刻派上用場,禮坊因為產品屬性,需要了解準備結婚的會員客戶,比起77乳加、新貴派累積更多消費者資料,未來可與線上訂購會員交叉比對、分析,加速讓禮坊轉型成伴手禮品牌,不只是搶新人商機。

未來,線上測試先行、線下主打販售的策略,有機會成為77乳加、新貴派、禮坊三大品牌的新常態。

張云綺說,其實77乳加一直想走健康巧克力路線,過去在純實體通路時期無法提前驗證這件事,但放在電商平台的「乳加light」銷量比超商增加,就證明有類似需求的消費者其實存在著。

9月份,他們還推出新品「益生菌77乳加」,替未來更多的健康品項暖身。「雖然成績我還不滿意,但宏亞一直在轉型、努力在消費者心中持續占有地位;就像我愛說的可口可樂,永遠不會讓人覺得是阿公、阿嬤在喝。」張云綺強調。

宏亞食品檔案

成立時間:1976年
產品線:巧克力、餅乾、糖果、伴手禮、喜餅
亮眼成績:77乳加巧克力2019年年銷28.5萬箱

資料來源:宏亞食品2019年報

責任編輯:蕭閔云

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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