PChomeSEA攜手5國電商龍頭,把高CP值台貨銷進東南亞!還有哪些一站式服務?
PChomeSEA攜手5國電商龍頭,把高CP值台貨銷進東南亞!還有哪些一站式服務?
2020.09.23 | 新零售

瞄準東南亞市場的網路人口規模,以及電子商務經濟的強勁成長力道,PChome網路家庭在今天(23)發表旗下PChomeSEA的一站式東南亞跨境電商服務。往後,台灣賣家只要把貨送到PChomeSEA在台灣的集運倉,並且在單一後台選擇要上架的東南亞國家,後續的金流、物流、行銷事宜,PChomeSEA都能提供服務。

PChome網路家庭董事長詹宏志認為,「相對於東南亞其他國家,台灣的電商發展很好,我們的電商總交易額超過東協10國總和」。不過以人口比例上看來,東南亞的電商未來有更大的發展潛力。

根據Google調查報告指出,在2015年東南亞的智慧型手機用戶僅2.6億,到2019年已成長到3.6億。身兼PChomeThai總經理的PChomeSEA總經理蔡文雄認為,這些都是電子商務的潛在使用者,「這樣的成長速度看來,東南亞平均一年就長出一個台灣市場,預期到了2029年,會有台幣9兆的經濟規模。」

但是,商業發展研究院國際數位商業研究所所長戴凡真說明,「在跨國當地經營平台,無論是物流倉儲或是流量,投資都非常高。」因此,這一次PChomeSEA選擇與各個區域市場具有指標性的電商平台合作。

PChomeSEA的合作夥伴有,被市調單位YouGov評為越南電商之首的Tiki、馬來西亞前三大B2C電商平台Youbeli、印尼網站流量排名第4的BliBli、新加坡擁有300萬會員的Qoo10,再加上PChome經營的泰國電商平台PChome Thai,帶領台灣商家一次搶進東南亞5國市場。

【PChomeSEA新聞稿-照片一】PChomeSEA與東南亞五大指標性在地領導電商平台結盟。.jp
PChomeSEA與東南亞5大指標性在地領導電商平台結盟。
圖/ PChome

瞄準台貨高CP值,PChome Thai交易額成長10倍

蔡文雄以經營PChomeThai的經驗來說明,「儘管PChome Thai已經是泰國台灣商品最多的電商平台,但長期以來,台灣商品的定位不夠清楚。」

他認為,一般的綜合性電商主要以供應「一般質量」與「低質量」市場為主。以泰國市場為例,今年初在泰國電商平台上,有8成來自境外,其中很大比例是中國。

那麼台灣商品該如何做出區別?為此,蔡文雄在泰國市場為台灣商品打上一個新標語,「台灣商品,品質好,價格動心」,主打高CP值。打出此標語後,近一年來PChome Thai的成績開始提升。「今年統計至8月的交易額,就已經是去年全年的10倍。」

PChomeSEA此次與東南亞5大指標性電商網站的結盟,不僅能將PChome 24h購物在庫物件的銷售場域直接擴大到整個東南亞市場,PChomeSEA更扮演了台灣最大東南亞市場代營運商的角色。

台灣商家可免費加入,將商品一次賣到5個國家,還提供所有台灣優質商家最完整的代操服務,包含商品資訊的當地語言翻譯、當地開箱影片、本地網紅推廣、落地關鍵字、社群廣告推播、專屬行銷活動以及當地電商平台大促購物節等各項行銷推廣服務。加上台灣集貨、寄倉及代理清關等物流服務,及無需開通外幣帳戶,即可透過台幣提領貨款等,真正為台灣商家完整解決跨境東南亞市場所面臨的各項痛點。

未來,在各個國家PChomeSEA將會持續與現在這5大電商平台合作,初步不打算在單一國家與多個平台合作。但未來還打算以此模式拓展至更多東南亞國家。

新聞照片1_蝦皮購物「台灣跨境」店家數半年翻倍成長.jpg
蝦皮購物「台灣跨境」店家數,在半年內翻倍成長。
圖/ 蝦皮購物

上架蝦皮也能賣到星馬,未來將開通更多國市場

另一方面,近年來蝦皮購物也積極運用橫跨馬來西亞、泰國、印度尼西亞、越南、菲律賓和台灣7國的優勢,協助台灣商家把貨賣到東南亞。在2017年時,推出了蝦皮購物「台灣跨境」,並且首先開通當地華人比例較高的新加坡、馬來西亞、印尼市場。

據蝦皮購物資料顯示,在新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情前已有上萬台灣品牌賣家加入「台灣跨境」,而在疫情影響的上半年,跨境店家數更有2倍的成長,並累計協助數百萬件台灣商品銷往新加坡、馬來西亞、印尼三個市場。

蝦皮購物策略暨數據分析總監梁日威舉例,像是台灣美妝、日用品電商通路品牌小三美日,就在加入蝦皮跨境後,6月訂單即較疫情爆發前成長4倍,特別是花雕雞麵、麻油雞麵等商品十分受到新加坡民眾喜愛。

屈臣氏、康是美也在加入蝦皮跨境後銷往馬來西亞,在當地3月封城後因為可以滿足當地消費者對台灣美妝保健品的購物需求,兩間品牌的訂單都比疫情爆發前平日成長10倍之多。

未來,蝦皮購物也將持續拓展菲律賓、泰國及越南市場,為台灣品牌賣家共創更多跨境商機。

責任編輯:錢玉紘

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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