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。

shutterstock_337500677_drink coffee.jpg
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。

lipstick
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。

shutterstock_428063434_smile_friends.jpg
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

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

往下滑看下一篇文章
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。

國泰人壽-2.jpg
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。」

國泰人壽-3.jpg
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。

國泰人壽-4.jpg
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。

國泰人壽-5.jpg
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓