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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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