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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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。

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