91APP上市,兩大觀察點
91APP上市,兩大觀察點
2020.12.04 | 新零售

91APP要上市了。這個上市不論對台灣的電商業、網路業、軟體業還是新創圈,都有一定的指標意義。當然,藉由IPO,我們也終於得以一窺91APP的營運成果。

根據公開說明書,成立於2013年的91APP從2017年已經開始獲利,而以其最近一個年度(2019年)財報來看,營收規模為6.69億元,毛利率68%,淨利則是1.03億元,EPS 0.96元。

乍看之下,91APP的毛利率表現好像遠勝台灣人熟悉的兩大電商平台momo和PChome的9.81%和11.8%,但91APP畢竟不是直接面向消費者銷售的B2C電商平台,而是在零售商背後提供服務的人,所以更值得關注的指標,或許是「Take rate」。

雖然91APP未直接提供這項資訊,但透過公開說明書當中的GMV(Gross Merchandise Volume)數字,以及來自「系統服務收入」和「電商加值服務收入」合計占比將近9成的經常性收入,應該可以粗略估算出91APP的平均Take rate。以2019年為例,該年度GMV為99.4億元,經常性收入是5.95億元,所以Take rate應該低於5.99%。

91APP近五年GMV及營收變化.png
圖/ HE's note / 資料來源:91APP

這代表91APP系統上每產生100元交易,91APP有可能拿到最多將近6元的收入,而這6元營收在扣除成本和營業費用後,大概只會剩下1元左右。若以此推算,則91APP系統上的交易規模至少要突破一百億元,才有機會達到破億的營業利益,而若要賺到10億元,至少就要有破千億元的交易額。

一千億元是什麼概念?大概就是台灣最大B2C電商平台momo 2019年營業額的兩倍。
如果以此脈絡來看,91APP的情況和經常被戲稱是「毛三到四」的電子代工業其實有點相似,獲利都是靠一點一滴微薄利潤積累的。而這同時也說明了,91APP的成長與GMV密切相關。

鎖定金字塔上層客戶,進軍海外市場開拓客源

要推升GMV,方向大概不外乎兩種:一是追求客戶數增長;二是想辦法讓客戶成交更多生意。

先來看客戶數增長。根據91APP公開說明書引用主計處的統計資料估算,其於2019年在台灣網購市場的市占率為1.57%,看來還有很大的成長空間,而且以市場趨勢來說,網購發展仍處於上升段,特別是實體零售的數位化布局,很可能還會持續加速消費往線上移轉。

延伸閱讀:91APP拚當台灣零售「護國神山」,要如何帶動電商產業鏈發展?

不過這裡有一個問題是,這麼大的一塊餅,有多少是91APP吃得到的市場?其實91APP自己在說明書內寫得很清楚,這塊市場的競爭者眾,而91APP在這場競爭中,有自己的市場定位,可以避開價格競爭。其言下之意,就是那些只有基礎需求且價格敏感的客群,不在91APP主要的雷達範圍,他們鎖定的目標是需要進階功能的中大型企業級用戶。

換言之, 金字塔中下層為數眾多的客戶群基本已經被91APP篩選掉了

有些可惜的是,關於用戶數、用戶規模和客戶留存率等關鍵數據,91APP並未在公開說明書之中揭露,因此無法得之這些年來的走勢變化。不過這個由雅虎和興奇班底所組成的團隊,很早就把台灣中大型原生品牌電商客戶拉進來,而近幾年91APP也開始在大型實體零售客戶頗有斬獲,如旗下擁有Timberland等知名品牌的VF集團就是一例;還有全聯的PX GO也是很指標性的案子。

但可以想像,爭取大客戶往往需時較長,且客戶愈大,客製化需求程度通常也愈高,而91APP目前在生態系布局上,雖有動作,卻還遠遠不及Shopify的完整和成功,很多功能的開發和調整都要自己來。如此也就不難預期,這類大型客戶應該會耗費91APP許多時間和資源,以及伴隨而來的人力擴編,卻不易在交易分潤上爭取到比較好的比例。

此外,台灣較具規模的零售業者多是以線下通路的運營為主,即便這些業者紛紛開始嘗試往線上走,初期營收占比也不會太高,對推升GMV成長的幫助恐怕有限。

當然,這些以實體零售起家的大型業者都是潛力股,很可能在幾年之後就會逐漸展現出威力,不過以91APP近四年來,GMV年增率一路從206.8%、65.4%、20.5%,掉到2019年成長率只剩10.57%來看,眼前或許還是需要一些能夠突破成長瓶頸的方法,而走出海外市場就是另一種可能。

只是也如在公開說明書上所看到的,91APP雖在香港和馬來西亞都設有子公司,但截至目前為止營收占比都還非常低,成效不顯。不過值得注意的是,這次公開說明書也揭露了91APP已於今年11月13日將馬來西亞子公司的股份,全數轉換成馬來西亞EasyStore Commerce的股份,並參與其現金增資,取得27.3%的股權。

這樣的結盟會否在後續為91APP的海外發展帶來突破,或許可以觀察。

擴大服務品項,多元化收入來源

相對於突破用戶數成長的天花板,如何解開讓既有客戶實現更高交易量這題,或許會更容易一些,實際上也持續看到91APP在這方面有所進展。就如同他們在公開說明書當中強調的,他們不只提供軟體系統,也提供「數據x電商」的加值服務。

確實,做為一個乘載大量零售商線上交易的服務商,91APP得到了掌握大量交易流向與使用者行為數據的機會。若能善加應用,這可以是91APP的關鍵資產與工具。而且對91APP來說,發展加值服務不只對於推升GMV的成長有直接幫助,也等於是在交易手續費和基礎系統費用之外,創造了更多元的收入來源,或有利於改善其獲利結構。

整體來說,91APP雖然錢賺得辛苦,眼前似乎也還有許多挑戰,但確實在台灣開創出一塊新市場,並且取得領先地位,更證明了這是一個可以獲利的事業。而將91APP帶向IPO里程碑的Steven,也以再一次的成功創業,讓市場看到其電商教父的稱號絕非浪得虛名。

責任編輯:陳建鈞

(本文由HE's note授權轉載自其Medium

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

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面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

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「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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