momo有信心拚1000億年營收!推低溫生鮮、圖書搶進電子書市場,還有哪些動能?
momo有信心拚1000億年營收!推低溫生鮮、圖書搶進電子書市場,還有哪些動能?
2021.03.16 | 新零售

「我們在2022年達到營收1千億的目標,現在看來越來越真實,幾乎確定可以達成,」momo富邦媒總經理谷元宏在回顧2020年成績時這樣說。

回顧去年,momo交出了亮眼成績單,營收達到671.98億元,年增率達29.65%,每股稅後純益(EPS)13.87元,創下上市以來新高,同時也站穩台灣電商龍頭的地位。展望今年目標,谷元宏說,「營收成長依然是主軸,期待可以持續以往的成長幅度。」同時,他也指出,要維持營收成長,完整的服務與商品線是今年必須要著墨的兩大方向。

北中南都要設置大型物流中心,顯現消費潛力

為了要做到更好的電商服務,谷元宏認為,完善的物流佈局是第一要務。目前,momo購物網旗下的主倉(約8千坪)加衛星倉總數32座,在今年目標再新擴建10座衛星倉。而大型物流中心(約2.5萬坪)目前僅有北區一座啟用。

谷元宏指出,目前momo購物的整體營業額分佈來看,北台灣佔整體6成,中台灣、南台灣各佔2成。面對這樣的比重,他認為並非是中南部的消費力較差,而是基礎建設沒有到位,沒辦法反應出當地的消費潛力。

因此,在今年也要強化「南台灣電商物流網」的布建,從年初永康物流中心啟用營運之外,南區大型物流中心也將於第二季動土、第四季上樑,預計於2023年完工加入服務的陣容。自有車隊富昇物流最後一哩路的運能佔比也將逐步提升至15%。momo齊力發展倉儲、物流建置,以提升全台物流配送服務力。而中台灣的大型物流中心建置也在規劃範圍之內,但目前尚未找到適合的土地。

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目前momo的大型物流中心僅北區一座,南區物流中心預期在2023年啟用,中部也正在積極尋找適合的地點。
圖/ 吳晴中/攝影

延伸閱讀:momo永康物流中心啟用!可容納20萬件商品,斥資6億打造的倉儲有哪些特色?

5小時超市品項翻倍!今年嘗試更多低溫生鮮品項

在今年初,momo購物網宣布旗下「5h超市」正式試營運,首波鎖定雙北地區,目前共有5千件品項。只要點選進入momo購物網「5h超市」專館,並選擇居住所在區域及地址、挑選配送區域可購買之商品、選擇欲購買之商品,即可在5小時內快速到貨。在今年,目標期望將5h超市的品項翻倍成長到1萬件。

此外,momo也要開始嘗試低溫生鮮品項。副總經理洪偉釗分享,「今年會酌量的去試行蔬菜跟牛奶在台北市的配送,會有一些合作廠商會進來。」

不過,谷元宏補充,這些低溫生鮮品的嘗試,並不會由自有物流出貨,而是將洽詢外部合作廠商的支援。像是熊媽媽買菜網就有在momo購物網上開店,可以買到牛奶、蔬菜這些低溫生鮮商品,並由熊媽媽直接出貨。

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在今年初momo「5h超市」正式試營運,首波鎖定雙北地區,目前共有5千件品項,在今年要拼品項數翻倍。
圖/ momo富邦媒

延伸閱讀:momo「5h超市」開張!用自有車隊搶雙北快送市場,靠什麼達成5小時到貨?

圖書銷售翻倍成長2年,搶進電子書市場

從2019年開始,momo富邦媒董事長林啟峰宣布要開始大力佈局圖書市場,回顧過去2年,圖書品項在momo購物網上都有100%以上的年成長率,目前圖書品類的年營收約1億。展望未來,在圖書這個品項上,谷元宏則預期,「還是會延續1~2年這樣的高速成長,直到我們成為市場上的領導業者。」

目前,圖書最大通路為博客來,面對深耕市場已久的對手,林啟峰則說,「我們搶第一還早得很,不會那麼快,但進步空間還很大。」

為了要成為圖書的領導通路,momo也開始規劃在站上銷售電子書。目前與同集團旗下的myBook電子書服務合作,在momo購物網上結帳後會得到書籍兌換碼,再到myBook站上兌換書籍與閱讀。不過,林啟峰說,未來也考慮與其他電子書店合作,在momo購物網站上銷售不同平台的電子書。

回顧去年雙11,由於momo購物網上打出圖書66折的超低折扣,儘管行銷成本由momo購物網吸收,但依然引發出版社反彈,眾多獨立書店也串連歇業一日抗議。談起這次爭議,林啟峰說,「也因為這樣不打不相識,讓我們跟許多書商都簽了約。」

他進一步說明,「本來很多出版社透過代理商上架,那一波(雙11折扣)出版社也不是不讓我們打折,只是沒有協調好,就是誤會。」因此,許多出版社決定直接與momo購物網簽約,不透過經銷商上架。「所以也是因禍得福。」林啟峰說。

責任編輯:錢玉紘

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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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