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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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