雙11賣書打折可行嗎?出版社接連撤架momo購物,「圖書定價制」再掀討論
雙11賣書打折可行嗎?出版社接連撤架momo購物,「圖書定價制」再掀討論
2020.11.12 | 新零售

今年雙11,最火熱的話題莫過於松鼠文化出版社在雙11前夕,因不滿momo購物網對書籍折扣過低而撤架平台。

而到了今(12)日,這個爭議仍然在持續延燒,而且又有一間出版社寶瓶文化宣布全書系將從momo購物網下架。也讓「圖書定價制」在台灣是否可行,這個在業界討論已久的話題再次受到注目。

寶瓶文化
寶瓶文化總編輯朱亞君Facebook貼文。
圖/ 寶瓶文化總編輯朱亞君Facebook貼文

延伸閱讀:出版商撤架momo購物抗議雙11、超過20家獨立書店關店一日,momo怎麼回應?

又一出版社下架momo購物網!寶瓶文化:不能坐視書被賤賣

雙11當天,由於momo購物網對站上書籍折扣太下殺,儘管活動折差由momo購物網負擔,但松鼠文化依然認為這樣削價競爭的模式,不利於出版產業發展,因此決定撤架。同時,在雙11當天也有許多獨立書店不滿折扣戰破壞書市行情,串連共同在雙11當日歇業一天,以表抗議,累積有超過40間書店加入這個行動。

到了今天,寶瓶文化總編輯朱亞君在Facebook上宣布,在與momo購物網努力溝通3天後,依然決定要將全書系從momo下架。她指出,momo雖表示很重視書市發展,但雙11活動優惠時間不斷延長,讓書市折扣戰成為常態,不斷壓低書籍折扣。在出版社無法控制書價的情況下,決定下架全書系以表示抗議。

「我一生都投入這出版業,我沒辦法看著這大環境被弄殘;寶瓶很小,一個月就2~3本書,撼動不了甚麼,但我盡我的努力在該抗議的時候不缺席。」朱亞君表示,「不能坐視書被賤賣。」

寶瓶文化出版社創立於2001年,在近期出版了許多暢銷著作,其中包含《情緒勒索》在2017出版當年登上誠品年度最暢銷書籍。也成功帶動話題,至今「情緒勒索」依然是被廣泛使用、討論的心理學概念。

momo書店
圖/ momo購物網截圖

賣書能不能打折?「圖書定價制」各國推行成效不一

事實上,書籍該如何定價?賣書到底能不能打折?這些問題並不是在今年雙11才有的爭議。

像是新書一律79折這樣的傳統,其實是由目前書籍的最大通路博客來發起,這也讓「新書一上架就要有折扣」成為產業鐵律。在當時,就曾討論過「圖書定價制」在台灣施行的可能性。這一次,由於momo購物網在雙11時的書籍品類下殺66折,折扣過低,又再一次炒熱這個老議題。

圖書定價制,是指將書籍的各通路定價統一,讓一本書在大型連鎖書店與小型獨立書店的售價或是折扣底線一致,來解決小型書店無法大量進貨壓低成本的劣勢,保障通路多元;同時也保障出版商獲利,進而支持更多元的書籍出版。在台灣出版產業總產值連年衰退的情況下,讓圖書定價制被認為是一個可以嘗試的方向。

在2015年,文化部就曾提出圖書定價銷售法草案,主要內容為新書出版1年內之售價,不得低於圖書標價之95%。在2017年,文化部也曾邀請學者及出版業上下游人士召開諮詢會議,當時的部長鄭麗君態度明確支持圖書定價制。

不過,由反方論點來看,圖書定價制不但違反自由市場原則,而且也不見得能真正挽救書市頹勢。

在德國、英國、法國等國家都有圖書定價制推行前例,但成效不一。像是以色列,在2014年開始規定在出版18個月內不能打折,18個月後則必須跟出版商協商才能打折;施行結果造成新書銷售衰退4~6成,整體書市銷售也下降2成。這也是反對方的重要論點。

人稱「老貓」的資深出版人陳穎青也在Facebook粉絲團中表示,「雙11很快會過去,但到底哪一種市場『秩序』對產業長期發展最好,我們其實很少有共識。」也正因為產業缺乏統一觀點,「圖書定價制」雖然時不時就會掀起討論,卻始終沒有結論。這一次多間出版商撤架momo購物網的事件,也的確再次掀起論戰,但究竟怎麼做才能讓出版商、消費者和通路商都滿意,還須各方持續對話、繼續觀察。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #momo #雙11
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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