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
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
2021.06.28 | 新零售

在疫情升三級警戒後,民眾宅在家防疫,上網採購各種民生物資、低溫料理包等,造成龐大的宅配需求,一座座的「包裹山」,讓物流司機工作量大增,在6月初四家物流業者黑貓宅急便、新竹物流、宅配通、嘉里大榮短暫停止低溫宅配服務。

與國內兩大電商龍頭PChome、momo均有合作的物流業者宅配通,宅配事業營業佔比逾7成,以B2C(企業對個人)為主要經營模式,跟超商、電商等業者均合作。

從營收來看,宅配通5月單月營收3.8億元,年增18.53%,反映宅配物流需求大增,目前來自電商平台的宅配事業營收占比已超過3成。跟電商緊密合作的物流業者,如何觀察這次電商物流塞車的情況,以及未來電商市場的需求。

電商建置衛星倉,有助提升物流配送效率

首先,台灣兩大電商業者PChome、momo在倉儲的策略安排不同。PChome倉儲策略是大而集中,多集中在桃園,PChome擁有15座倉儲設施;momo則是統倉搭配分散各縣市的衛星倉,momo全台擁有35座倉儲設施,今年目標新增10座衛星倉。

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momo積極布局物流,今年計畫再擴建10座衛星倉,並提升自有車隊富昇物流的運能。
圖/ momo

對物流業者來說,電商業者的衛星倉建置越多,有助於提升配送效率,宅配通總經理徐慶懿表示,「除了統倉,地方倉(又稱衛星倉)的配置對於物流業者來說協作會更好,在車隊的調度有更大的彈性。」

徐慶懿解釋,假設貨品要配送到中南部,有無衛星倉的作業方式差很多。若沒有衛星倉,物流業者必須從北部的統倉取貨,再把貨品送到宅配通的中、南部的轉運中心理貨,都需要額外的時間與車次;換言之,若中南部有設置衛星倉,可就近做轉運、配送作業,減少長程轉運作業時間。不只是提升物流業者的作業效率,對消費者來說也能更快收到包裹。

疫情帶動宅配量大增,物流業招募外部車隊支援

面對物流需求飆升,第一線物流業者怎麼消化?徐慶懿表示,升三級警戒後,整體常溫貨量增加逾2成、低溫貨量成長逾5成以上,除了暫停超商低溫包裹代收,跟電商業者溝通調整運能外,為此宅配通也增加1成以上的運能滿足需求,目前電商的貨都消化得完。

宅配通透過擴大尋找外部人力支援,像是召集前宅配通員工,以及與外部車隊合作,「現在機場接送的車隊、學校接送學生的車隊等都不景氣,只要他們有意願我們都展開雙手歡迎,也不排除在疫情後,持續合作。」

宅配通
面對貨量大增,宅配通透過擴大尋找外部人力支援,像是召集前宅配通員工,以及跟外部車隊合作。
圖/ 宅配通Facebook

電商業者也放寬配送時程,24小時快速到貨喊停,目前宅配通在常溫品項上,目標在D+2(三天內)把商品送達;低溫仍以D+1(兩天內)為主,以維持物流配送品質。

物流管理下一步:導入數位化、客製化服務

而在這次疫情下,消費行為大量轉往線上,讓台灣物流業者更樂觀看待電商的發展。

「一定會加大投資!」截至目前宅配通全台擁有4座宅配轉運中心、55個宅配營業站所、16座物流中心及1,100輛宅配車,徐慶懿表示,轉運中心在今、明年都會增加投資,並擴充車隊(包含常溫、低溫)以及機車車隊,滿足不斷增加的需求。至於增加多少運量,徐慶懿表示得視未來電商客戶的成長需求來評估。

其次是增加數位化的部分,徐慶懿表示,目前在車輛檢查、低溫溫度的衡量還是手工登記,今年會透過數位化的方式優化,以提升作業效率。

隨著零售全通路的發展趨勢,根據經濟部統計處數字指出,2021年第一季網路銷售佔整體零售業營業額是9.1%、年增率15.4%。徐慶懿指出,電商銷售占台灣零售業比例仍低,但看好電商仍會持續成長,並會帶動宅配物流需求。

對於提供客製化物流和倉儲服務的業者也是機會,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,做電商很大的挑戰是在物流作業,「比如你出貨一箱箱的洗髮精並不困難,但是當每個消費者都買一瓶,從平台拿到資訊、金流的處理到最後交給快遞業者,再一家家地配送,背後需要強大的資訊流、系統能力支持以及資安管理。」零售業者勢必需要專業的物流解決方案。

物流共和國EC Hub
隨著零售業紛紛投入電商業務,促使台灣傳統物流業,必須從傳統做B2B,轉向去做B2C物流能力。
圖/ 程倚華攝影

「台灣傳統物流業,必須從傳統做B2B(企業對企業),轉向去做B2C(企業對個人)物流能力,」龐君禮形容,過去B2B物流就是搬紙箱,未來的B2C追求客製化服務,例如物流共和國合作的奢侈品牌客戶,出貨的包裹還需要噴香水,讓消費者收到包裹有驚喜感。

無論是數位化導入與客製化服務,屬於電商最後一哩路的物流,傳統物流業者還有很大的發揮空間。

責任編輯:蕭閔云

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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