【圖解】momo拚物流、PChome積極做支付!台灣10大電商全通路佈局一張圖看懂
【圖解】momo拚物流、PChome積極做支付!台灣10大電商全通路佈局一張圖看懂

電商產業OMO模式更著重在以個別消費者為中心的多元資訊及服務整合,運用各式各樣的數據元素優化消費者體驗,同時有效降低履約成本、提高供應鏈運作效率。

2021台灣「OMO電商全通路」產業地圖,應用圖像化方式說明電商業者在無店面零售、生鮮電商、數位支付、物流服務、社群商務以及實體據點等關鍵領域的涉入程度與競合脈絡,並進一步歸納3項關鍵趨勢,完整呈現台灣「OMO電商全通路」布局風貌。

2021 台灣「OMO電商全通路」產業地圖。(點圖可放大)
圖/ 未來流通研究所

趨勢1

台灣電商OMO關鍵戰場:「自有物流服務」&「數位支付生態圈」

台灣業者將OMO戰略重心聚焦於「自有物流服務」&「數位支付生態圈」,自營實體據點則以功能性為主,或是透過合資、設立複合店等方式切入,主要是做為線上營運主體的輔助與補充。

自有物流服務體系: 本次調查的10家台灣高流量電商平台中,蝦皮、momo、PChome、Yahoo奇摩、博客來、東森購物均已建置自有倉儲體系,其中momo與PChome為台灣電商自建物流的代表性企業,涉入範圍橫跨自營倉儲至末端運輸配送。

2020年momo物流技術設備關聯投資金額高達新台幣9,700萬,其中衛星倉擴點投資金額即達4,400萬、自有車隊投資金額達2,500萬;而PChome除自有倉儲與車隊外,更以每年3.3億元向中華郵政承租A7自動化物流園區,同時投資物流新創Pickupp。

數位支付生態圈: 數位支付生態圈成為台灣電商企業OMO布局的另一項重要支柱,此次調查企業幾乎全數均已自行或與集團內支付機構合作推出數位支付工具。

其中PChome跨足支付領域的腳步最為積極,除自有行動支付外,更進一步切進兼具轉帳與儲值功能的電子支付,包括旗下國際連以及由全家及玉山共同組成的全盈支付,持股15%。應用多元支付場景回饋的數據,搭配持股逾50%的21世紀數位旗下先買後付服務,有助於PChome由電子商務跨足金融領域,不僅符合PChome董事長詹宏志提出的以「支付」為基礎設施的拼圖(piece by piece)策略,也可以看出台灣電商企業將建構支付生態圈做為OMO布局重點的獨特戰略。

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圖/ 富邦媒

趨勢2

特化電商趨勢逐步成形:由規模經濟優勢邁向特色服務競爭

隨著產業不斷走向成熟化,電商平台逐步開發出各項特色化服務品牌,一方面希望形成平台差異化競爭特色,同時也希望藉此跳脫「最低價戰爭」,透過培養具有高黏著度的消費基礎,形成優於同業的獲利能力。台灣綜合電商平台特化策略可劃分為2種類型:

「差異化服務」特化策略 :包括「快速配送物流服務」及「獨特銷售服務特色」,前者如momo的5h超市、PChome的6小時到貨、蝦皮生鮮的4小時到貨服務,後者則包括蝦皮購物的「月月造節」策略、生活市集的時時查價功能、PChome與海外知名平台合作推出的跨境代標代購服務等。

「差異化商品」特化策略 :部分業者選擇投入獨家商品做為差異化特色,例如東森購物推出自營品牌「東森嚴選」,銷售額與獲利貢獻度已分別達到30%與60%。好市多線上購物持續強化線下PB商品優勢基礎,PChome則是針對較高消費力族群推出選物電商品牌「家好選物」,獨家販售與各大知名品牌聯名發布商品。

除大型綜合電商平台外,台灣許多主題性專賣電商平台近年也展現出豐沛成長實力,例如以文創商品銷售為主的「Pinkoi」,獨特的生活風格型電商定位十分成功,近年無論是流量、使用者人數及營運區域均快速擴大,同時成功跨足海外市場;此外,2020年底宣布轉型計畫的「誠品線上」、母嬰團購電商「媽咪愛」、生鮮專賣電商「愛上新鮮」等主題型平台亦均迎來顯著成長。

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Pinkoi以在地化為號召的商品,也別具行銷亮點。
圖/ 截圖自Pinkoi官網

趨勢3

電商集團建構核心生態圈:合資併購擴大市場競爭範疇

電商集團藉由積極的跨界布局、投資併購及策略結盟方式,快速滲透各項生活服務需求,也將產業競爭重心由單一市場的佔有率爭奪推進至整體生態圈的對峙。

大型電商集團生態圈:擁有富邦與台哥大集團資源的momo購物,近年積極結合集團內金融、電信等優勢資源做為自有生態圈基礎。母集團台哥大2021年成為「Disney+」在台獨家合作電信營運商、以及投資91 app及LINE Bank等新興數位服務等舉措,都成為momo持續孕育生活服務生態圈的養分。

而2018年投入自有點數發行的PChome,在整併支付連、國際連、Pi拍錢包後,截至2020年底Pi拍錢包會員數已突破百萬,P幣使用通路更超過18萬個店點。此外,PChome進一步鎖定金融科技,打造「ONE PChome」集團作戰生態圈,除跨足電子支付外,也陸續投資金融科技新創麻布數據、BNPL業者21世紀、併購保險科技公司易安網、並投資香港物流技術新創Pickupp,所輻射出的生態圈範圍持續擴大。

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圖/ 蔡仁譯攝影

Line開放式社群電商生態:除了大型電商集團外,通訊軟體Line近年也由社交通訊跨足電商業務,全力建構社群商務生態系,陸續推出直播商務、群組團購、Line Taxi宅配購物、Line禮物、實體商家導購等多元功能,並於2020年上架「LINE購物」獨立app及「LINE購物護照」全新會員服務,同時建置自有支付工具、網路銀行等支援技術基礎,顯示出電商做為Line重點戰略事業的關鍵角色。

此次調查企業中,蝦皮購物、PChome、Yahoo奇摩、樂天市場、東森購物、生活市集、松果購物等大型平台均已與Line購物達成合作,顯示社群商務已成為台灣電商OMO布局的重要支柱。

本文授權轉載自:未來流通研究所

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #行動電商
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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