網購需求奔天高!momo業績已是對手2倍,專家點出2關鍵讓電商平台大者恆大
網購需求奔天高!momo業績已是對手2倍,專家點出2關鍵讓電商平台大者恆大

台灣新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)本土疫情爆發,帶動了一波宅經濟熱潮,今年5月中電子購物及郵購業績年增高達27.1%,其中momo富邦媒5月營收更創81.3億元創歷史次高,年增率46.7%,表現優於產業,但也有不少電商受物流塞車之苦,究竟做對哪些事能搶到這波三級警戒商機?

延伸閱讀:包裹成山怎麼運?邀機場小黃、校車助陣,第一線物流業者談電商爆量應變大法

根據經濟部統計處公布的數據指出,由於受到疫情帶動宅經濟的影響,在今年5月中電子購物及郵購業年增達27.1%,但民眾在家防疫忙購物,也造成了一波物流塞車亂象,過去6小時到貨及24小時到貨服務全告失靈,但因全台自主居家帶動生活用品採購需求湧出,各電商仍雨露均沾。

以momo購物網與PChome網路家庭這兩大台灣電商龍頭的5月營收來看,momo富邦媒5月單月全公司合併營收約為81.3億元,較去年同期成長46.7%;而PChome的5月份合併營收則為40.35億元,較去年同期成長13.1%。特別值得注意的是,PChome在5月的成長率遠低於經濟部統計處公布的市場整體數字,甚至,5月單月營收只剩momo富邦媒的一半。

PChome由於出貨效率不佳,原先主打的24h(小時)服務甚至被網友稱為「240h」。更有媒體記者實測,在下單同樣品項的狀況下,PChome在訂單完成後10日都顯示尚未出貨,PChome的物流出貨速度並未跟上訂單需求,PChome則回應指出,5月營收表現不佳的原因之一在於出貨遞延,部分營收將會延至6月認列。

隨著疫情升溫、電商採購需求也變強,物流的重要性的隨之浮上檯面。這波宅經濟與物流壅塞,也造就電商營收規模差距擴大現象,專家指出,背後的原因可能有2關鍵。

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momo購物網在5月創下單月全公司合併營收新台幣81.3億元,較去年同期成長46.7%的好成績。
圖/ momo富邦媒

關鍵一:倉儲策略大不同,「衛星倉」發揮效果

對於台灣兩大電商龍頭PChome、momo因疫情造成不同的出貨塞車情況,其中PChome主打的24h(小時)出貨,過去發貨速度領先momo,但在疫情下卻失靈,為何不同電商有如此不同表現差異?經營倉儲品牌「物流共和國」的永聯物流開發商務發展副總龐君禮指出一大原因來自「倉庫」的策略安排。他觀察PChome採取集中式出貨,倉儲大倉多集中在桃園;momo除了大型倉儲,還在各縣市多設立分散式衛星倉。

未來流通研究所的資料,PChome全台擁有15座倉儲設施,總面積超過7.7.萬坪,momo全台已擁有35座自有倉儲設施,合計倉儲面積超過9.5萬坪,今年並曾宣佈要增加10座衛星倉。換言之,PChome在倉儲的集中度比momo高。

龐君禮表示,PChome出發點應是不想讓消費者收到很多包裹,雖然有助於作業效率提升、更可以減少過多紙箱包裝,讓成本下降,但潛在的風險在於:當包裹集中,若訂單量大增時,可能出現爆倉的問題。

momo策略就不太一樣,偏向把倉庫供給點放在接近客戶的地方,「他們從客戶服務的觀點出發,在這次量大時候就發揮效用,」龐君禮認為,momo把倉儲的工作量分散在全台,倉儲廣的挑戰在於:如何透過大數據分析,把商品放在「對」的地方,其次分散出貨的成本及紙箱量也是必增加。

舉例來說,momo在北部的倉儲規模較大,中部、南部的規模則不到總倉的十分之一。因此商品就要挑得很準,假設放10萬種商品,就要對於中、南部消費者下的訂單達到9成以上吻合準確度,最好去總倉調貨的貨品只佔10%。

除了倉儲的布點策略,龐君禮認為,「物流倉儲塞車不會是『儲存量』造成的,是『作業能力』造成的,」,或許因防疫為避免物流人員群聚,導致作業量能減少,因此專家也建議未來在物流倉儲可透過導入自動化機器人,來提升整體的人力作業效率。

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在6月初時,黑貓宅急便、嘉里大榮等物流業者短時間暫停低溫包裹配送。
圖/ facebook / 黑貓宅急便 黑貓探險隊

關鍵二:擅長品類影響業績,產品組合:momo生鮮食品高

除了倉儲管理的策略不同之外,在最後一哩路的人力調度也是快速到貨的關鍵。而常溫商品與這一次疫情之下爆賣的生鮮食品在物流配送的程序要求不同,也考驗電商平台調度力。

商業發展研究院國際數位商業研究所所長戴凡真認為,「雙11的大單往往是美妝服飾、3C、生活用品這些都是電商領域中銷售量比較大的品類,但今年疫情出現的爆量品類是生鮮食品,以及比較多居家、辦公環境增進的用品。」這些不同的品項,對於物流的要求也不同。

她觀察,「這次塞車塞比較大的都是生鮮食品,這本來就不是電商的強項。」這也是在6月初時,黑貓宅急便、嘉里大榮等物流業者短時間暫停低溫包裹配送的原因。

物流業者宅配通總經理徐慶懿就觀察到,升三級警戒後,整個常溫貨量增加逾2成,過去常溫車隊都可以支援低溫,但今年完全沒辦法,光配送常溫商品就忙不過來。

低溫貨量則成長逾5成以上,許多民眾宅在家,帶動居家料理風潮,從網購訂不少低溫食品,「當常溫無法支援低溫,低溫也爆量,就必須採取限收的措施,」徐慶懿說,低溫成長主要來自企業客戶與便利商店,以往超商一天正常服務4000~5000件,但疫情期間暴增到上萬件,難以控制,宅配通也自6/21起暫停受理超商低溫代收業務,以確保配送的品質。

而且也由於生鮮電商所需的冷鏈物流設備建置成本較高,大約是常溫的3~4倍,而且最後一哩路配送時常有配送無人收貨、必須重複配送的問題,為送貨車隊帶來很大的挑戰。生鮮商品對於產品效期也更為敏感,也無法在倉庫中存放太久、延後出貨時間。在此狀況下,物流業者會優先派遣人力配送低溫包裹,因此也會擠壓到常溫商品的配送,造成整體物流大塞車。

戴凡真提出數據指出,在PChome的銷售佔比中,有高達7成是3C品類,食品類別非常少,大約僅有5%左右;而momo的生鮮食品品類佔比大約有14%~15%。「以二者的營業額比重來看,食品生鮮營收規模有差5倍之多。」在此情況下,「momo在低溫設備、運送上,以及人手的磨練,都會比PChome多很多,我覺得PChome這次衝擊比較大,主要是品類跟經驗的問題。」

戴凡真觀察,以國際情勢來看,疫情稍微趨緩、邁入「微解封」狀態的國家,依然有3~4成的生鮮需求會留在電商通路上,其餘6~7成轉回線下通路。

戴凡真認為,在目前的疫情情況下,消費者對於物流速度與服務的要求不會如同以往那麼高,「所以我不認為物流業者要把低溫冷藏拉到很多倍,可以提升一些、多準備3~4成,但不用拉到滿。」她這樣建議。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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