熱銷750萬盒機能飲品,搶吃愛美商機!生醫董座揭秘60萬會員淘金「美人計」
熱銷750萬盒機能飲品,搶吃愛美商機!生醫董座揭秘60萬會員淘金「美人計」

「別讓年齡限制妳的光采!」明星代言人從蔡依林、賈靜雯換到最新一期的Ella(陳嘉樺),這款添加莓果萃取物的「醇系列」機能飲品熱銷5年,2016上市至今賣出超過750萬盒,攻佔各大電商、藥妝通路。

背後推手業者—麗彤生醫,是台灣最早開始大規模販售液型袋機能品的公司,除了醇系列之外,另一款「纖系列」也累積賣出380萬盒。

麗彤生醫產品
麗彤生醫有9成機能保健品都是可以喝的「液型袋」包裝
圖/ 蔡仁譯攝影

麗彤生醫董事長張麗綺解釋,機能保健品有多種呈現樣式,較常見的是膠囊和錠劑,但考量很多人不喜歡吞東西,感覺很像在吃藥,公司才決定自主研發液態裝保健品。推出液態包裝的好處是成本比膠囊、錠劑都更低,能把多數成本花在有效成分上,缺點則是台灣人喝保健品風氣沒有韓國盛行。「你注意看韓劇裡面,很多男女主角忙上班又沒時間吃飯,就會喝一包(機能飲品)當早餐。」

說到喝雞精、喝人蔘提神,對一般人來說並不陌生,但要推廣「喝」保健機能飲品風氣,麗彤著實花了不少功夫,每年平均推出3款大型機能保健新品,都得砸預算請明星、網紅代言,大灑電視、社群網站廣告費,才有辦法吸引消費者目光。

在目前的數十款保健品中,麗彤有9成都是自主研發的液態商品,只有少數幾款,像是種植成本較高的石榴萃取果汁是從韓國進口。麗彤2020年營收18.1億元,保健品貢獻其中5.58億、營收占比約30.8%。

麗彤是誰?商業模式都跟「美」有關

張麗綺_麗彤生醫董事長
張麗綺在保養、保健品市場打滾10多年,對愛美商機有獨到見解。
圖/ 蔡仁譯攝影

「我們應該是最懂女生的生醫公司。」張麗綺笑說,自己做保養、喝保健品的更像是「職業道德」,因為想讓員工跟客戶看到自己時心情會好,然而,要從個人延伸到公司所有的商業模式都跟「愛美」有關,相信沒有幾間公司能辦到。

張麗綺過去曾在中國大陸開過美容沙龍,回到台灣後靠著代理國外美白保養品,在電視購物頻道大賣存下第一桶金。她親身體會了愛美財的潛力,因此決定創業,2011年將公司取名翔宇生醫(2020年更名麗彤生醫),設立幹細胞實驗室,並投入自有保養品開發。

先前的「愛美」經驗,更讓她嗅到醫美市場商機,在2013年建立了醫美管理平台。麗彤的醫美管理平台同時瞄準了供、需兩端,一方面銷售探頭、玻尿酸、肉毒桿菌等醫美耗材,另一方面像是「開店顧問」,與有意願開醫美診所的醫師組成策略聯盟,由麗彤負責找店面、買設備,降低醫師的開業風險與成本。

由於去醫美診所的顧客,手術後多半需要擦「術後」保養品,麗彤便在這些診所周邊開設「皮膚管理中心」,銷售自家保養品的同時也提供SPA服務。目前台灣約有9間店、上海2間。

發展至今,麗彤的4大商業模式已漸穩定,營收占比分別為:保健品30%、保養品30%、皮膚管理約10%,其餘超過20%是醫美耗材與策略聯盟。

導入Oracle數據分析,從60萬會員中淘金

張麗綺_麗彤生醫董事長
張麗綺認為,麗彤不同事業體的消費者有許多共通點,希望透過數據分析找出價值
圖/ 蔡仁譯攝影

隨著商業模式增加,麗彤的營收也穩定成長,從2017年的14億左右,逐步上升至18、19億。去年一度有機會挑戰全年20億關卡,因新冠肺炎(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情影響實體通路相關業績而無緣叩關,不過稅後淨利仍成長兩倍。

張麗綺坦言,公司經營的兩大市場:保健、保養品都處在紅海,前者有葡萄王、東森的直銷分潤人海戰術,後者則同時要跟國外大品牌、國內快速出現的獨立品牌競爭。

「多元商業模式像是建立起一條美麗長城,暫時把敵人擋在外面,但公司想要成長,城牆不只要變高變厚,內部也得持續茁壯。」

會員數據,是張麗綺心中最有價值的內部資產。麗彤的品牌官網、皮膚管理中心加起來有超過60萬名會員,各自約有40%、70%的有效會員數,為了從中找出更多價值、促進購買頻率,麗彤導入甲骨文(Oracle)雲端中台與客戶體驗系統,現階段先以替顧客分類「貼標籤」為主要任務。

預告美麗長城新版圖:抗衰老平台

她解釋,麗彤會員有98.8%都是女性,有許多忠實客戶跟著保養品牌超過10年,這些人當初是20、30幾歲年紀,現在已經邁向40、50歲階段,「有了多年的消費數據,不論她們需要皮膚諮詢、找醫美服務,理論上麗彤應該是最了解這群消費者的人才對。」

透過雲端系統整合兩邊會員資料後,麗彤希望借重數據分析,進一步提升行銷準確度,而且打算再增加新服務、擴大數據池,要在3年內讓會員數成長至3百萬。

張麗綺用房地產公司來比喻,和醫美診所合作像是「賣公寓」給消費者,未來想做的是「賣豪宅」,提供顧客「抗衰老」服務。

麗彤的抗衰老服務,將比照醫美管理平台的商業模式,由專業醫師提供諮詢、進駐診所,配合麗彤未來引進的瑞士「抗衰老」療程。醫美跟抗衰老平台的差別在於診所量體更大、且提供的服務不僅是「表面長相」,更關注身心靈健康,因此才會說像是賣豪宅,需要高度客製化。

從基本的健康檢查、基因檢測,到荷爾蒙濃度、慢性病管理,都在抗衰老的範圍中。張麗綺表示,費用會從5萬到上百萬不等,現行規劃是下半年先有一家合作診所出現,讓月營收達到1千萬至1千2百萬。

「或許這塊市場還不夠大,但我試著在自己的身上找出消費者的需求。」保養得宜、看不出實際年齡的她強調,對自家會員來說,抗衰老服務至少能吸引一部分的客戶,再加上現行的抗衰老療程只有少數醫療集團在經營,多數診所都只當成其中一項服務,「顧客從年輕愛美邁入中年後,會更愛惜自己、對自己更好,我們沒有理由不跟他們一起成長。」

麗彤生醫檔案
董事長:張麗綺
成立:2011年
業務:銷售保健食品、保養品及醫療耗材(含醫學美容儀器租賃及儀器探頭、針劑及植入式填充劑)等商品,以及美容美體服務
營收:2020年約18.1億元

責任編輯:蕭閔云

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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