為何飲料第二杯半價並沒有省到錢?
為何飲料第二杯半價並沒有省到錢?

不知道大家平常上班前,會到便利商店買一杯黑咖啡嗎?有時也會碰到店員貼心詢問:「第二杯半價」,要不要寄杯?通常大家對於這種優惠鮮少會Say No,畢竟按正常邏輯思考,如果確定天天會喝,當然有省到沒錯,但是你真的天天會喝嗎?

像我這種重度咖啡患者每天喝八杯的人,在朝九晚五上班時,偶爾也會買便利商店的咖啡,但也不見得天天會寄杯喝咖啡,你是不是有時候因為「寄杯」的因素,本來隔天沒有要喝,卻跑去兌換了?(畢竟你已經付了錢)

除了便利商店外,像是一般商店、藥妝店、百貨等,也有「第二件半價」這種常見的優惠方式,實際上你每買單一次,你的荷包就少了一些。

半價的誘惑是不是讓你被制約了?

你的「真實需求」其實並不需要寄杯,你只是當天想喝一杯咖啡,但因為「第二杯半價」的誘惑,讓你潛在說服自己,認為隔天反正也要喝,所以「寄杯」,導致無限寄杯的惡性循環,可以說你被「寄杯」這個優惠給制約了。

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圖/ wavebreakmedia via shutterstock

我們來看實例,假設今天一杯便利商店賣55元,第二杯半價算28元,共計83元,店員會告訴你省了27元呢。但如果你不要寄杯,實際上只會花55元,對就是55元,非83元。

所以通常店員問我要不要寄杯,我會拒絕,因為我知道我不是每天都會喝便利商店咖啡的人,假設我真的想喝,我一週喝個1-2次差不多,但如果莫名的寄杯了,可能會不知不覺就「妥協」的喝了4、5次,真的很可怕呢!

同樣的道理也可以套用在其他第二件五折、六折的優惠裡,實際上當下只需要「一件」,但因為第二件優惠你會想著「反正之後會用到」就買起來放,這種如果是消耗性產品,像是衛生紙就算了,確實消耗很快,但如果該產品是要消耗很久,或甚至非消耗品,那你得確保你個人喜新厭舊的程度為何,否則那個第二件真的只會在家裡被放著,放到生厭。

我曾經在屈臣氏買了一罐跟沐浴乳一樣大罐的洗手乳,正逢第二件半價,想著反正消耗品,我就加購了,結果在第一罐才用到一半時發現不好洗,便看上其他更好的洗手乳,但又得耐著性子把原本的兩罐用完,因為我花了錢吶。

我也曾經在上飛機前時,到免稅商店買了第二條更優惠的口紅,而且店員還會推波助瀾表示,這個顏色之後不會有優惠,當下想著反正是消耗品會塗完,但到現在已經邁入第三年我還沒塗完,第二條還沒拆封,因為女人一定不止一條口紅,抽屜少說好幾條,輪流塗都還沒塗完,當初買的顏色也早就過季了。

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圖/ Flickr CC by Open Grid Scheduler

下次購買時,先停下來思考一下,如果沒有這個優惠,你也會買第二件嗎?如果不會,那代表你可能沒那麼需要,如果是「可有可無」,你也可以選擇無,保證你轉身離開時,會覺得賺到。

什麼情況下半價購買會真的賺到?

你在生活中真正且持續性會用到的東西,像是:日拋隱形眼鏡、維他命C。這是我的清單(如果是口紅這一類也要因人而異,如果你像我用量很少,對你來說也不算是持續性),你心裡應該也有一份常用清單。只要不是「因為我已經買了,所以只好用它(因為寄杯了只好隔天要來喝,不然會浪費自己的錢)的購買行為,就是你真正需要的。

好的東西值得你囤貨,稀缺性高的也可以囤貨,但任何要第二件半價賣你的,除非你身旁有明確需要你順便幫忙買的對象,或者你原先就想買這個物品送給某人,剛好半價,才買。

其實你只要仔細一想就不難發現,商人們怎麼可能做虧本生意呢?他們半價給你,因為他們知道你會因此買得更多。「第二件半價」有好有壞,希望你也能妥善運用這個優惠方式買到真正需求的東西,丟棄不必要的支出。

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圖/ shutterstock

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

(本文由涼鹿Annie授權轉載自其部落格

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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