疫情下仍堅持20分鐘生鮮送到家!熊貓超市如何應戰爆量訂單、超前部署未來商機?
疫情下仍堅持20分鐘生鮮送到家!熊貓超市如何應戰爆量訂單、超前部署未來商機?
2021.06.30 | 新零售

回顧過去一年,由於受到新冠病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情影響,台灣的民生消費習慣逐漸轉往線上。根據研究單位未來流通研究所得數據指出,在2020年,台灣整體零售業成長率僅0.2%,但電商通路成長率卻高達16.1%,其中生鮮與食品類商品的銷售金額更成長了21.5%,是帶動整體電商產業發展的主要動能。

尤其是在今年5月中旬,台灣本土疫情升溫,隨著全台陸續宣布進入三級警戒之後,民眾多數在家遠距上班,也帶動了一波生鮮電商的採購量成長。

以foodpanda旗下的虛擬超市「熊貓超市(pandamart)」來說,就有大量訂單湧入。「5月15日左右開始,就是爆發式的成長,訂單如潮水般湧入,訂單整體成長了200%,」foodpanda新事業部總監何禮旭分享。在過去一個月的時間裡,熊貓超市的新用戶對比疫情前成長3倍,是新客成長率的新高,業績也有3倍的成長,客單價也明顯提高。

堅持20分鐘內送到!疫情大單量襲來,熊貓超市首次暫時「關店」

foodpanda在台灣經營美食外送已經5年時間,累積了數萬名外送夥伴,成為在台灣經營生鮮電商時重要的「最後一哩路」優勢。雖然走在路上看不見「熊貓超市」的招牌,但它卻隱身在大街小巷中,用戶打開foodpanda App就能下單選購,再由外送員接單,並且在20分鐘內送達消費者手中。

這個「20分鐘到貨」的特色,即使是在疫情襲來、單量爆發的情況下,熊貓超市依然堅持守住,這也成為熊貓超市在過去一個月面臨的最大挑戰。

在先前《數位時代》的訪查中,像是東森購物旗下的熊媽媽買菜網,在面對疫情帶來突如其來的大量訂單時,以往的部分區域3小時到貨服務都暫時無法達標,訂單到貨時間都拉長到5天以上。

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在過去一個月,熊貓超市在疫情影響之下,訂單量翻倍成長。
圖/ foodpanda提供

對於熊貓超市來說,20分鐘到貨面臨的挑戰與應對方針則有所不同。「我們跟一般EC(電商)不同,他可能有3小時的處理時間;可是我們要20分鐘送達顧客手裡,每一筆訂單處理時間不會超過2分鐘,所以更加嚴格、更加挑戰。」何禮旭說。

因此,在5月中旬大量訂單湧入的第一天,熊貓超市就面臨了揀貨人力不足的問題,因此首次採取了「暫時關店」的措施。「大概必須關店5分鐘、再打開,我們必須處理完一批訂單,再讓下一批進來,不然前面的訂單會讓顧客等太久。」

隨後,熊貓超市也緊急調派人力,「每個店點都補2倍人手下去,這是人力上最重要的佈局。」這才讓開店狀況恢復正常。

線上購物習慣「回不去了」!熊貓超市佈局2大方針,要拿下5倍訂單量

儘管在過去一個月,熊貓超市上的訂單量成長了2倍左右,不過何禮旭認為,潛在的訂單需求大約有5倍之多。何禮旭認為,儘管日後疫情趨緩,但人們在線上購買的狀況「一定是回不去」,會成為消費者重要的習慣。

因此,在第一時間增加揀貨人力、維持20分鐘到貨的原則之下,未來也會往2大方向佈局,逐步把這上看5倍的潛在市場拿下。

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熊貓超市在全台灣約有30個店點,目標在未來一年翻倍成長,覆蓋全台人口需求。

策略一:拉高低溫品項佔比、調整商品結構,符合市場需求

回顧疫情之前,對於任何生鮮電商業者來說,如何精準抓庫存、降低生鮮商品的報廢率是一大課題。在過去一年,熊貓超市也透過數據分析輔助把報廢率壓低到剛上線時的3分之一。但在疫情影響下,「報廢率幾乎是零。」現在最大的考驗,是如何在有限的庫存空間、品項數中,涵蓋消費者需求。並且調控供應商供貨頻率,讓上架商品供應無虞。

何禮旭回顧在今年疫情爆發初期,大部分的熱賣商品是像口罩、酒精、泡麵、衛生紙這類的民生商品、防疫用品,「我們有果斷的調整備貨品項,這類商品增加了2~3倍的備貨量。」

目前在熊貓超市架上約有4,000品項,不但有日用品,更有高達3成的冷凍、冷藏生鮮。隨著三級警戒發布之後,民眾開始居家上班,生鮮需求大增,因此,熊貓超市也會開始擴大冷凍、冷藏生鮮的佔比,以及一週內的供應商配貨次數。「會根據不同時間的市場需求,去靈活調整。」

策略二:擴大展店,要涵蓋全台人口需求

目前,熊貓超市在全台灣約有30個店點,覆蓋了約7成的人口,而且大部分都是24小時營業。但由於疫情帶動生鮮雜貨供應需求,在未來一年還要持續加開店點,不僅是要讓服務覆蓋率更廣,也要讓購買熱區的店點密度更高。如此一來,就能拿下在銷售熱區更多的訂單量。

何禮旭表示,目標今年的店點數量能夠翻倍成長,但會跟著疫情的狀態調整展店進度與策略。在熊貓超市店點數量翻倍後,預期能涵蓋全台灣的需求,同時在現在購買量最大的雙北地區,也還要加碼佈局。在未來打算新開的30間店點中,估計有2~3成會在雙北地區,剩下的7成店點則來開發熊貓超市還未覆蓋的地區。

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
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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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