家樂福數位轉型提早發功,疫情下電商成長178%!量販巨擘如何拚「快商務」佈局?
家樂福數位轉型提早發功,疫情下電商成長178%!量販巨擘如何拚「快商務」佈局?

疫情對家樂福來說,是一場提早到來的「驗收考試」,自2018年推動的5年數位轉型計畫,必須在第3年就發揮功效,拯救實體賣場的銷售寒冬。先從最終的成績開始說起,疫情期間家樂福超市業績成長50%、電商則成長178%,也讓家樂福宣告今年將正式跨入全通路(Omni-Channel)的時代。

家樂福行銷暨電子商務與數位資訊總監林文子在接受《數位時代》訪問時,提到這張成績單帶來的效益:「最大的改變,就是跟顧客的距離吧。」簡單的一句話,卻是家樂福投入數位轉型、震撼併購頂好Wellcome、Jasons Market Place超市,再遇上衝擊全球零售業的新冠疫情後,最真實的心得。

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家樂福行銷暨電子商務與數位資訊總監林文子表示,今年集團跨入全通路,現在多了220多家頂好與jasons超市,最大的不同是——跟顧客的連結性更近。
圖/ 家樂福

家樂福併購超市效益浮現,疫情下業績成長逾50%

「在疫情期間,更加證明家樂福拓展超市策略是對的。」林文子堅定地說。去年6月家樂福砸下新台幣32億元併購台灣惠康百貨公司旗下的224間超市分店,包含199間頂好、25家Jasons,一舉擴大版圖,讓家樂福全台店數突破350間大關。

在併購頂好前,家樂福實體門市已擁有量販、超市兩種店型,量販空間達10005000坪、品項數約3萬支;超市空間達100300坪、品項數近1萬支,其中超市為24小時營業。截至8月5日止,家樂福量販共66間、家樂福超市共244間。

併購案的成果也反映在業績上,家樂福70%的業績來自量販,約25%為超市,在疫情嚴峻的5、6月,超市業績成長逾50%,其中改裝的頂好門市增長50~60%,成長動能比原有的家樂福超市來得強。

擴張接觸顧客的實體門市還不夠,疫情間家樂福的數位通路更是大爆發,在合作的UberEats、foodpanda外送平台,以及家樂福自有電商推波助瀾下,整體成長178%。

5年數位轉型提早驗收、擁抱在地新創合作

數位通路並不只是把商品放到線上賣,相關的數位化基礎設施與物流投資也必須到位。

從軟體面,自2018年起換系統,包括電商換Salesforce系統,也和Google合作採用Google Cloud Platform(GCP)平台,從地端伺服器轉到雲端,加快推動數位轉型;其次是耗時2年建置的物流倉儲,2019年在桃園楊梅建立兩萬坪的中央倉儲,並於今年6月中正式啟動,可支援北中南的線下門市配送,也涵蓋電商訂單配送。

「若2年前沒有這些佈局,就不會有現在的成長,」林文子表示,家樂福總部在2018年實施全球5年數位轉型計畫,當時新上任的總裁亞歷山大・邦帕德(Alexandre Bompard),將數位化、線上購物、食物轉型視為重要方針。

林文子認為,所有的數位轉型都需要投資、時間與資源,甚至腳步還要跑得快,即時應變像是疫情下的需求。她笑說,若楊梅大倉可以在4月底準備好,或許電商的業績可以衝更高,但在6月中啟用,仍可支援中元節旺季的運能,對電商也是一大助益。

而翻開家樂福的技術服務商,清一色都是國際知名的企業,其中卻也包含台灣AI新創Appier(沛星互動科技)。

雖然Appier已前往日本上市,但相較於量販巨擘或其他巨頭服務商來說,還是相對年輕,家樂福與其合作不怕有風險嗎?

林文子給出的答案是:「家樂福希望自己很年輕,而我的團隊也很新,成立不過2、3年而已,」她常對人數僅20多位的電商團隊說,「去嘗試、去犯錯,整個集團裡只有這個團隊能夠不斷忍受失敗。」而且在數位化上,法國總部給各國很大的空間,因此有機會跟新創公司合作。

她也分享一個許多零售業者遇到的困境。最早切入電商時,家樂福十分擔心會搶到線下的顧客,因此線上購物幾乎不打任何廣告,但後來發現他們的擔憂是多餘的。家樂福電商有很大的特點是新客特別多,2018~2019年電商新客占7成、舊客約3成,今年6月份跟去年同期相比,疫情下新客成長7倍、新客業績占4成以上。換言之,電商沒有吃掉線下,反而找到更多的新客。

【新聞照片二】人工智慧科技公司 Appier 於日本掛牌上市,以 AI 及 SaaS 為核心,App
家樂福與新創Appier合作數位行銷,帶動了新客轉換率。
圖/ Appier

Appier資深業務總監許雲皓也表示,害怕線上吃掉線下業績的確是許多客戶的擔憂,「做線上要給消費者不同於線下的活動、拆開瞄準的客群,或是線上做爆品、線下主打產品多元性等等,要有不同的作法。」而家樂福與Appier的合作瞄準精準行銷,希望能最大化註冊率與轉換。

林文子也特別強調,跟新創合作的KPI就是「帶人、帶錢」,客觀地用來客數、業績數字作為證明。言下之意就是,家樂福願意敞開大門與新創合作,但相對的KPI就是續約最重要的指標。

不過,一路走來,家樂福的數位化之路也不是一帆風順。像是2019年家樂福推出錢包App,希望提升會員黏著度,現在App進化3.0版本,累積100多萬顧客使用,非現金支付已達15~20%,足以使台灣家樂福成為全球各地家樂福的典範。

但家樂福曾面臨過廣大負評,「很多UI(使用介面)、UX(使用者經驗)不方便、程序太複雜,引發顧客的抱怨,」林子文解釋,家樂福畢竟不是純電商,只要App一個地方改變,都會連動到超市、量販的ERP系統,後來她轉念思考,「不要讓內部體制的複雜,影響到顧客的使用。」現在他們仍不斷朝這個目標邁進。

加速快商務佈局,家樂福自建外送服務「小時達」

除了電商服務之外,家樂福在數位通路上還積極跨往「快商務(Quick-Commerce)」的領域,隨著「快速送達」成為民眾在疫情下的基本需求,從電子商務(ecommerce)進展到快商務已是可見的趨勢。

家樂福不只跟2大外送平台合作,也發展自己的當日配送服務,最快1小時送達的「小時達」。家樂福最早是跟生鮮熟食外送平台誠實蜜蜂(Honestbee)合作,但後者於2019年停止在台灣的營運,林文子仍認為外送已是不可獲缺的服務,於是找上UberEats合作,成為家樂福全球第一個跟UberEats合作的地區。

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台灣家樂福是全球第一個跟外送平台UberEats合作的食品零售業。
圖/ JPstock via shutterstock

雙方從2019年底開始,先從家樂福1~2家店開始測試系統與平台,花了1~2個月建置,恰巧2020年碰上了疫情爆發,帶動生鮮雜貨外送市場興起,加速了合作的步調,家樂福原先預計1個月上架10家門市,在顧客需求下,在半年內上架了135家門市,成為疫情間高速成長的動能。

但不僅止於此,家樂福也投入發展自家的當日配送服務,與外送平台合作的差異在於商品數更加多元,以及線上購物在疫情間爆單,傳統物流配送方式也難以在1天內送達,透過合作的機車快遞業者補足配送缺口,才更能滿足顧客的需求。

林文子透露,接下來家樂福在快商務上還有更多的計畫,「像是我們的股東統一集團跟外送平台foodomo合作,家樂福與統一集團未來也有機會有更深入的結合,包含商品、技術、點數經濟方面。」

家樂福影響力概念店重塑
當通路據點變多了後,未來家樂福將佈建到店取貨服務,消費者可直接到門市領取線上購買的商品。
圖/ 圖片提供/3+2 Design Studio

展望未來,家樂福在全通路還要做2件事,第一提升快商務的覆蓋率,目前近200家改裝頂好超市僅30%提供外送服務,會陸續拓展到旗下所有超市;第二佈建到店取貨,顧客可直接到門市領取線上購買的商品,持續擴大電商市場規模,相關B2B、訂購制等商業模式都在規劃中,預計在2025年把電商業績從目前5%拉高到10%。

家樂福深耕台灣已經32年,但年輕與否永遠只跟心態有關,跟上時代脈動、透過數位轉型改頭換面,在疫情間淺嚐初步甜美果實的家樂福,還打算繼續年輕下去。

責任編輯:蕭閔云

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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