別人給你蕃茄罐,我賣modern 蕃茄汁
別人給你蕃茄罐,我賣modern 蕃茄汁
2003.01.01 | 科技

走進任何一家便利商店,紅色包裝的蕃茄汁,在冷凍櫃各式飲料中顯得特別醒目,這只是「蕃茄效應」的一小部份,再走進辦公室,「我們沒事就一箱一箱的集體訂購,」一位銀行的高階主管說,同事的桌上,少了可樂、咖啡,多了蕃茄汁,腳邊還有一箱未拆封飲料,準備搬回家。
原本不到全年規模5億的蕃茄汁市場,不過半年就翻了好幾番,2002年年底估計達到15億規模,發動這場行銷戰役的,不是什麼年輕的公司,而是已經有31年歷史的愛之味。
愛之味的產品,消費者並不陌生,不論是早餐桌上的脆瓜玉筍,用電腦選的牛奶花生,或是喜宴中的麥仔茶,但是卻沒有一個產品像蕃茄汁這樣,在短短的半年內,市佔率從0%到70%,還引發業界的跟進風潮,包括統一、味全、真口味、維大力等飲料廠,下半年起都將蕃茄汁視為主力商品,粗略估計,目前市面上大大小小的蕃茄汁品項,已經多達40種。而愛之味原本前三季自結營收每股還虧損0.05元,但因鮮採蕃茄汁的帶動成長,自10月起已轉虧為盈。
健康概念加上另闢新途的行銷手法,是愛之味突圍成功的主因。
「這兩年健康概念很受到大家重視,所以我們在規劃產品的時候,都以這個概念為主軸,」愛之味行銷協理何如昌指出,根據許多醫學報導,蕃茄所含的茄紅素,在體內可發揮抗氧化作用,消除自由基,減少心臟疾病、紫外線對皮膚的傷害及癌症的發生,「對於30歲以上的族群,這點很有號召力。」

**準備了兩年才推出

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何如昌說,蕃茄有益健康並不是新發現,但如果早一、兩年推,產品可能也不會這麼受歡迎,「我們發現今年茄紅素被談論的次數,比前兩年多很多,」他表示,愛之味這款產品就準備了2年才推出,「抓對timing 很重要。」
愛之味並不把蕃茄汁定位為單純的飲料,而是視它為如同牛奶、優酪乳的每日必需品,「因為是每天都可喝的東西,就沒有所謂的『一時流行』問題。」
蕃茄汁的確不是一時流行的飲品,在愛之味推出之前,早就有可果美及台鳳兩大品牌稱霸蕃茄汁的市場,「所以我們不是追著第一名打,而是創造一個新的市場,」何如昌指出。
最重要的突破,就是把傳統加鹽口味,改為蜂蜜口味。
根據愛之味內部的討論,在所有果汁類的飲料市場中,蕃茄汁所佔的比例,不超過10%,就算搶下第一名,市場也不過就這麼大,與其花力氣打第一名,不如想辦法爭取另外的90%。
愛之味進一步研究消費行為發現,蕃茄汁無法被廣泛接受的原因,在於口味上的不適應,加上相較於其他食品類市場,消費者對飲料類新產品的接受度比較高,只要後續行銷動作得當,蜂蜜口味的確很有機會。
「只要從消費者覺得不滿足地方著手,就會產生行銷的靈感,」何如昌舉例,先前愛之味推出的500cc「比菲多」活菌飲料,就是針對過去消費者喝養樂多嫌份量太少的地方改進。
產品本身定位清楚後,接續的行銷工作就鎖定兩大主軸,一是強化健康好喝的形象,二是不與對手直接對打。
既然要強調健康,相關宣傳活動就必須言之有物,愛之味決定以名人證言式的廣告推廣產品,在尋覓代言人的過程裡,愛之味總裁陳哲芳注意到民視「消費高手」的節目談過幾次茄紅素,而主持人支藝樺以往主播的形象,也容易讓消費者產生信任感,透過民視總經理陳剛信的牽線,不但獲得支藝樺同意,還取得節目中談論蕃茄汁的內容剪輯,讓廣告更有說服力。

**全面卡位不讓對手有隙可乘

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除了口味上做出區隔,包裝方面愛之味也有不同的想法,過去蕃茄汁多半是350cc的鐵鋁罐包裝,但愛之味改以600cc寶特瓶為主力,而且在全系列產品中,目前市面上主要的包材規格都有,就是沒有鐵罐式的,「既然要區隔,就要區隔的徹底,」何如昌表示。
愛之味也很清楚台灣一窩蜂跟進的生態,所以愛之味也打破單一口味單一包裝的方式,一口氣推出2款冷藏與4款常溫、且容量數從420 到1000cc不等的規格,「一開始就要全面卡位,才不會讓對手有隙可乘,」何如昌說。
在價格上,愛之味也做了一番調查,同樣強調健康的優酪乳,容量只有220cc 左右,但價格卻要25元,而強調鮮採的果汁如味全「每日C」,500cc的售價是40元,看準了這中間價格與容量的差異,愛之味主推35元、600cc冷藏的規格,此舉果然奏效,確立了愛之味在蕃茄汁市場的領導地位,而蕃茄汁也打敗柳橙汁,成為2002年蔬果類的冠軍
行銷在台灣難做嗎?何如昌笑著說,台灣就因為幅員小、產品滲透力快,每年才會有這麼多有趣的行銷案例出現。
加點創意,再平常不過的生意,也可以變得甜美,不再苦澀。

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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
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

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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