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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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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