退貨率僅1%、比iPhone還低!台灣最大生鮮電商,如何拚出年營收12億元?
退貨率僅1%、比iPhone還低!台灣最大生鮮電商,如何拚出年營收12億元?

「你買蔬菜箱了嗎?」自5月中本土疫情升溫以來,為了降低外出採買風險,消費者開始轉向網路購物。各家業者也快速推出一箱包含多種蔬菜、水果的「補給箱」,讓顧客在家也能輕鬆買菜。

據未來流通研究所調查,受惠於疫情,消費行為從實體移往線上,2020年台灣整體零售業規模成長僅0.2%,電商通路增加16.1%。

其中,生鮮食品電商的交易金額高達862億元,年增 21.5%,成為電商通路的銷售主力。

看準這塊高速成長的大餅,不只綜合電商平台momo、PChome,實體零售全聯、家樂福,及外送平台foodpanda、Uber Eats等業者,都先後加入生鮮電商的戰場。

在眾多品牌、平台中,有家電商的產品退貨率比iPhone還低,不到1%;擅長打造爆品,2020年每月售出的雞胸肉相當於7-11全台6000家門市的總量;創業僅7年的愛上新鮮,如何殺出重圍?

愛上新鮮從冷凍水產起家,逐步擴展肉類、水果等品項,靠著精準選品與行銷,搭配迅速出貨能力,創業第二年即損益兩平。2020年營收12億元,創下新高,為台灣最大生鮮電商。

與源頭廠研發獨家商品,千項產品毛利超過4成

「消費者買東西不外乎3個考量:價格、品質、數量,」董事長吳榮和解釋,愛上新鮮9成9是自有品牌,一方面自知做平台比不過大型電商,另一方面以品牌做出差異化。一個品項只和一家廠商合作,不經中盤商,直接找源頭廠,共同研發獨家產品。

過去,合作廠商多與實體通路接洽,新產品若要上架通路,必須自行承擔庫存和虧損風險。愛上新鮮則採取「買斷制」,後續盈虧由通路吸收,以此為籌碼跟供應商談到好價格;並用2周~1個月的時間,少量上架、快速測試商品水溫,降低成本、提高毛利。

相比大型綜合電商平台有近萬種品類,愛上新鮮僅有千項產品,除了跟廠商談到好價錢,也必須精準選品,不浪費任何採購資源。

執行長張佑承舉例,一個月可以賣出70~80萬片的雞胸肉,就是愛上新鮮的暢銷商品,口味多達25種,為市場之最,「別人是10支中1支就好,我們必須中4~5支。」

攤開台灣兩大電商平台momo、PChome的財報,商品毛利落在25~30%,愛上新鮮靠著採購實力,毛利做到超過4成。

電商產業「流量 = 銷量」,用數據挖掘消費者需求

打造爆品的關鍵,來自數據洞察。藉由趨勢觀察、關鍵字、Facebook演算法等分析手法,愛上新鮮挖出消費者需求,進一步開發新產品。

舉例來說,張佑承發現「低醣飲食」的網路聲量逐漸提升,連帶拉抬「雞胸」「蔬菜」等關鍵字,以此為基礎打造「低醣飲食組合」;消費者還可以自選20~30種低醣肉品或蔬菜,客製化自己的蔬菜箱,為全台首創,也是愛上新鮮暢銷排行榜上的常勝軍。

除了前期商品開發,後期的行銷宣傳也是著力點。「沒有流量等同沒有銷量,」張佑承點出,Facebook文案的人像大小、商品位置、文字順序等都會影響廣告曝光,他們經由不斷測試,找出曝光率最佳的搭配。

與台灣其他生鮮電商相比,愛上新鮮的臉書廣告曝光率高達82%,也就是說,消費者在臉書塗鴉牆看到的生鮮廣告中,10則有8則來自愛上新鮮。

精準行銷更成為他們的一門新生意,2018年成立子公司愛上大數據,提供電商代營運的服務。

知名客戶如販售M&M’s、德芙(Dove)巧克力的瑪氏企業(Mars),他們協助上架至momo、PChome等平台,第一年電商營收就做到4000萬。

揀貨系統搭配運輸分流,出貨速度提升3倍

推出產品、引導下單,再好好送到顧客手中,才算是完成一次交易。張佑承直言,過程中只要任何一個環節出了差錯,就會失去消費者的信任,很難再有第二次機會。

而在這最後一哩路,在講求「快」的電商產業,張佑承分析,運輸分流、多樣化是兩大核心。

針對北北桃地區3小時到貨的服務,愛上新鮮與機車快遞業者Lalamove、GOGOX(前稱GOGOVAN)合作,其他地區則採黑貓宅配、7-11和全家到店取貨,透過多元運輸方式,滿足不同客層的需求。

吳榮和自豪地說,只要前一天6點前結單,隔日全台都可以到貨,「有次我要去高雄見廠商,先訂好禮盒,隔天人還在高鐵上,商品已經到了。」

張佑承補充,愛上新鮮去年設計的揀貨系統,也是物流順暢的助力之一。

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理貨員一掃商品條碼,揀貨系統就會顯示該品項應放置哪一號出貨箱。電腦上方的數字為已完成的品項數,下方為總數。
圖/ 賀大新攝影

一般來說,倉儲人員拿到一張訂單,得拉著推車在零下20度的倉庫,逐一尋找品項;完成一單後,再重複相同步驟,不僅耗時又費力。

揀貨系統則可以一次處理50張訂單,假設每張單有20個產品,總量就是1000樣商品,系統會自動計算出A商品共幾項、B商品需要幾個,位於倉庫的哪一區。如此一來,倉儲人員只要進入冷凍櫃一次,就可以領取50張訂單的總貨量;節省70%的時間,出貨速度比原先快2~3倍。

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系統呈現號碼的同時,貨架上的白色號碼條也會發亮,並以語音輔助,加快理貨員的工作流程,降低出錯率。
圖/ 賀大新攝影

在疫情的推波助瀾下,愛上新鮮5月的訂單爆量,每張單的品項數是平日的近4倍。反觀其他業者物流停擺,愛上新鮮靠著揀貨系統及多元物流配置,還能夠維持超過6成的運能。

張佑承總結,生鮮電商的產品力、行銷力、倉儲力缺一不可,「每一關的得分加總,成就我們的品牌力。」

吳榮和小檔案

1972年生,高雄科技大學水產養殖系畢業。曾任天連農水產採購經理、金慶水產董事長,現為愛上新鮮董事長。

張佑承小檔案

1985年生,台灣科技大學科技管理碩士。曾創辦網路行銷公司FHBLOGs Corp,現為愛上新鮮執行長。

愛上新鮮小檔案

成立時間:2013 年
營收:12 億元(2020年)
營運項目:生鮮電商,專賣水產、肉類與蔬果,冷凍與冷藏品項占比為 8:2。

本文授權轉載自:經理人

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #生鮮電商
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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