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 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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