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1000~5000坪、品項數約3萬支;超市空間達100~300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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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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