從Etsy與PChome,看SaaS型電商與零售型電商
從Etsy與PChome,看SaaS型電商與零售型電商
2021.08.31 | 新零售

過往台灣多是以「B2C」、「B2B2C」和「C2C」的交易模式,作為電商平台的分類。不過近日一份關於PChome的外資報告當中,一張P/S ratio比較表,則是讓人看到資本市場從價值評估視角所帶出另一種電商定義。

該外資報告挑選全球16家電商平台,根據其對該16家平台在2022年的營運預估,給予P/S Ratio(市值營收比)排序,其中PChome以0.3x排在最後一位。

該外資本是想藉此表強調PChome的價值被嚴重低估,不過這張圖表更讓人感興趣的卻不在PChome本身,而是在這個排序當中,分居左右兩端的電商平台所呈現出來的營運模式對比。

在該外資報告的比較表中,P/S ratio排序最高的是Etsy,高達20.5x,次高為蝦皮母公司Sea的10.2x;而倒數三名除了PChome,還有VIPSHOP(唯品會)和JD.com,都不到1x。此外,momo的P/S Ratio雖有2.7x,但在圖表中的位置也是偏向右半邊的落後族群。

從該表的排序分布可以大致看出,領先群和落後群存在一個明顯的差異點,就是前段班主要多是以「軟體技術服務」賺取收入;後者營收則主要來自商品的「直接銷貨收入」。

進一步來看個別公司,應該可以更清楚分辨出這兩群電商的不同。

首先來看Etsy。對台灣消費者來說,這可能是一個比較陌生的名字,但如果拿Pinkoi做類比,應該就會比較容易想像。

和Pinkoi一樣,Etsy是藉由打造一個線上市集,促成商家和消費者在平台上完成交易。只是不同於一般綜合型拍賣平台或線上開店平台,Etsy和Pinkoi都更聚焦在商品較具獨特性的手工藝品和設計師商品。

而在商業模式方面,從Etsy的財報可以看到,其營收主要分成兩大類:Marketplace和Services。其中Marketplace收取的費用除了有刊登費、交易手續費,還有Etsy payment platform所帶入的支付金流費用,以及站外廣告交易費;而Services的收費項目則主要有Etsy的站內廣告和Shipping labels的費用,另外則是還有訂閱方案,以及名為Pattern的站外開店銷售服務等。

Etsy
Etsy 2021年第二季營收組成。
圖/ Etsy

很顯然,在Etsy的商業模式下,唯有促成賣家完成更多交易,才能為Etsy帶入更多營收,所以如何幫助賣家實現更多交易,就是Etsy最重要的任務之一。

而近幾年隨著Etsy平台上的賣家與買家數量持續增長,同時平台也不斷優化並推出更多免費和付費服務,Etsy不論Marketplace還是Services營收都維持在三成以上的高速成長。甚至,去年在疫情影響帶動下,年增率還高達三位數。

同樣地,蝦皮雖然在目標客群方面和Etsy不同,是面向更廣的綜合型平台,但就商業模式來說其實也很相近。如其主要營收來源包括有交易手續費、支付手續費,另外也很重要的則是廣告收入,以及Sea法說會上經常會聽到管理階層提及的賣家加值服務,像是庫存管理、線上商店營運和物流服務等,同樣都是蝦皮相當看重的營收來源。

所以或許可以這麼說,與其將Etsy和蝦皮這類平台歸類為電商,如果就其營收組成主要是來自平台上各種「軟體服務」這點,在產業類型上,似乎更近似於高毛利的SaaS公司。而這也意味了這類型電商平台更具有跨國發展的可能性。

作為對比,包括PChome、momo,甚至是韓國的Coupang在內的另一類電商族群,就商業模式而言,則似乎與傳統零售通路更接近一點。

如上述提到的這幾家電商平台,營收主要都是來自商品的直接銷貨收入;還有這幾家電商平台也和傳統實體零售通路如全聯、統一超商等相同,都需要投入高資本,用以打造物流中心等基礎建設。換言之,這類型電商除了毛利率相對低,要複製到海外市場的難度也更高。

此外還有一點差異是,Etsy這類電商平台,主要是藉由技術能力來創造出「Value up」的營收獲利空間,雖然營收規模相對較小,但每一筆收入的含金量卻更高;做為對比,PChome這類型電商的營收規模相對大,但也更重「資本」和「規模」,在營運上比較偏向「Cost down」路線。也就是這類型平台除了需依靠經濟規模取得議價空間,以擠出更多毛利和銷售優勢,也更需要賺取「管理財」。

Amazon第三方賣家服務與其他營收對Amazon整體營收占比持續拉高
Amazon第三方賣家服務與其他營收對Amazon整體營收占比持續拉高。
圖/ he'note

實際上若要以P/S ratio作為指標,PChome和momo的表現確實和統一超商7-Eleven和全家便利商店較相近。

或許可以說,相對於Etsy、蝦皮這類「SaaS型電商」,PChome和momo則是比較像是將線下銷售場景搬到線上的「零售型電商」。前者在市場競爭上,更著重於技術的軟實力發揮,後者則比較偏向資本實力與管理能力的較量。

當然,市場上也有融合這兩種電商類型特性的「混合型」電商平台,如日本的服飾電商ZOZO,以及國際電商巨擘Amazon。

Amazon最初的營運型態和PChome、momo相同,主要是以直接銷貨收入為營收來源。但後來Amazon開放第三方賣家加入後,也因應推出如物流、廣告等,愈來愈多第三方賣家服務,並從中賺取交易手續費。

從Amazon近年營收分布可以看到,第三方賣家服務加上其他(主要是廣告收入)營收的合計占比一直在不斷拉升,至2020年已經超過26%。

以各平台2020年營收與近期市值計算之P/S ratio
以各平台2020年營收與近期市值計算之P/S ratio。
圖/ Amazon

回過頭來,過去台灣較為資本市場所認識的電商主要就是PChome和momo兩大平台,若以前述的分類來說,都是屬於零售型電商。但值得注意的是,自今年5月91APP上市以來,其市值屢屢創高,不僅超越PChome,也一度超過赴日本上市的台灣獨角獸Appier。這似乎反映出台灣的資本市場已經開始更認識,並也認可SaaS公司的價值。

而這是否意味著,未來台灣除了PChome和momo,也將有機會看到更多不同類型和樣貌的電商平台獲得資本市場的肯定?

(本文由HE's note授權轉載自其Medium

責任編輯:傅珮晴、陳建鈞

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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