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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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
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方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
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創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
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「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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