好市多10.5億美元買下在台全部股權！全球圈粉1.1億會員，怎麼做到的？|數位時代 BusinessNext

【圖解】好市多10.5億美元買下在台全部股權！全球圈粉1.1億會員，怎麼做到的？

美國零售巨頭好市多COSTCO持續擴大經營版圖，全球營運12國、達809個分店，疫情帶動宅經濟升溫，去年起好市多強化物流、醫療保健兩佈局。

好市多3成銷售靠自有品牌，疫情下電商業績增長50%

好市多的起源來自於1976年美國聖地亞哥設立的Price Club公司，共同創辦人詹姆士・辛尼格（Jim Sinegal）曾在此工作，後來辛尼格決定捲起袖子創業，於1983年在西雅圖開設好市多第一家倉儲量販店，經營方式與Price Club十分類似。後來兩家公司宣布合併，更名為Costco Wholesale Corporation，造就今天的零售巨頭，截至2021年5月，好市多全球營運拓展12國、共809個據點。

好市多的經營理念是提供會員低價的選擇，相較其他零售商動輒上萬件品項，一間好市多平均約3,700項商品，主要販售熱銷、高庫存周轉率的商品，所有商品都是精挑細選，並透過大量進貨以壓低商品的進貨成本，好市多亞太區總裁張嗣漢在《教練自己》一書寫道：「COSTCO堅持在每項商品上，平均只賺10%至12%的毛利，能多賺的也不多賺，比其他通路便宜很多也無所謂，盡可能地『讓利』給會員。」

分析好市多的營收來源分為：產品銷售與會費收入，在產品銷售上，光是好市多自有品牌科克蘭（Kirkland Signature）在2020年全球銷售就達520億美元、年增7%，若以2020年淨銷售1,630億美元來看，科克蘭自有品牌就佔好市多淨銷售達32%、貢獻度相當高，科克蘭自有品牌涵蓋雜貨、健康、美容、家庭清潔等項目，還包括尿布、肥皂以及冷凍食品等。

而好市多電商平台宛如賣場的延伸，販售品項多達8千至1萬個，在疫情不能出門下，電商也發揮關鍵作用。去年好市多電商銷售額增長50%，以當日配與隔日配的雜貨配送、處方藥、電子產品與辦公用品增長最為明顯，而最新公布的好市多2021會計年度第3季財報，線上購物也成長41%。

好市多另一大獲利來源，來自會員年費，全球平均會員續卡率達88%，其中美國與加拿大達91%，而全台僅14家分店的台灣，續卡率更高達95%。在全球的會員收入上，從2016的26.4億美元成長到2020年的35.4億美元，近5年來成長幅度達34%，目前全球會員人數近1.1億。

由於好市多平均5年至5.5年調漲一次會員年費，日前富國銀行分析師預測，明年（2021）好市多會員費將調漲8%，使金星級會員每年會員費增加5元至65美元（約新台幣1815元），高級會員每年增加10元至130美元（約新台幣3631元），預計將使每股收益（EPS）提高4%至5%（2020年EPS為2.75元）。上一次調整會員費為2017年6月，目前好市多並未做任何漲價的回應。

加速雜貨配送，好市多、Uber在美展開合作

疫情期間，為追求更快速的配送服務，好市多在今年7月宣布與Uber展開合作，好市多會員可透過Uber與Uber Eats平台，率先在美國德克薩斯州20家分店提供雜貨配送服務，不過訂單門檻為35美元（約新台幣977元）起。

這是Uber首次與美國食品批發商展開實驗性合作，未來雙方是否擴大推動，或其他市場也跟進提供外送服務值得觀察，目前好市多在美國共559間分店，為最大的市場。

靠併購強化物流、醫藥佈局

去年好市多也有兩項重要併購案：斥資10億美元收購物流公司Innovel（改名為Costco Wholesale Logistics，以下簡稱CWL），以及取得美國非營利衛生系統SSM Health旗下藥品福利管理公司Navitus的35%股權。

CWL早在2015年起為好市多提供服務，CWL擅長運送大型物件（如電器、家具和健身器材）等基礎設施，其物流網絡覆蓋美國與波多黎近90%地區，並設有11個配送中心，併購CWL後，將有助於提升好市多電商在配送大型物件的效率；Navitus則有助於好市多降低藥品、眼鏡與助聽器患者的醫療健保支出，幫助好市多打通醫療保健服務，創造競爭門檻。

而為增加會員的購物頻率，好市多在賣場內與周圍設置加油站、藥房、配眼鏡中心、美食中心以及聽力中心等輔助性服務。展望2021年，好市多目標持續展店，預計增加20家分店，可以看出無論是線下實體店，或提供更快速的線上購物服務，好市多雙軌並進，以提升會員服務為最大目標。

責任編輯：錢玉紘

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。