Foodpanda退出群雄割據的日本市場!分析師:外送業將在各國出現整併
Foodpanda退出群雄割據的日本市場!分析師:外送業將在各國出現整併

德國外送業者Delivery Hero表示,由於在日本面臨激烈競爭及外送員短缺的影響,其亞洲品牌Foodpanda將退出日本市場。雖然外送市場仍持續增長,但是什麼讓進入日本市場僅一年多的Foodpanda宣布退出呢?目前各國家地區幾乎都面臨當地與全球外送公司的競爭,分析師認為,外送業者未來將經歷幾輪的整併,因此必須謹慎調整新的增長策略。

由於新冠疫情讓個國家市場對外送的需求持續成長,讓Delivery Hero在2020年9月決定透過其收購而獲得的亞洲品牌Foodpanda進入日本。Foodpanda執行長雅各布·安吉利(Jakob Angele)甚至親自坐鎮日本三個月,希望能憑藉在新加坡、台灣的成功經驗在日本快速站穩腳跟。決定退出後,Foodpanda將在明年第一季出售日本業務,預期將加速外送服務業者在各市場的整併。

Foodpanda在日本市場面競爭者中及外送員短缺的挑戰,其實在多個國家地區也同樣能看到,加上吸引新用戶和外送員的成本也與日俱增,阻礙營利能力,成為目前外送業者難以拓張市場的主要困境。日本調研機構ICT Research and Consulting在2月進行的線上調查可見,3,600 名受訪者中有428人表示使用Demae-can,同時有426人使用Uber Eat,僅有34人表示使用Foodpanda。

事實上,不僅是Foodpanda想在日本市場分一杯羹,來自美國的外送業者Doordash也透過併購芬蘭外送服務Wolt來拓展日本業務,同時中國叫車服務滴滴出行,也從日本大阪開始推出外送服務,讓日本外送服務市場的競爭逐步加劇。

在Foodpanda進入日本市場前,同樣為全球性業者的Uber Eat和日本業者Demae-can已分佔不少用戶,因此要成功突圍獲得用戶支持並不容易。目前Uber Eats在日本與13萬家餐廳和商店合作,Demae-can的合作商家也達到10家。

然而,Uber Eats和Demae-can目前財報表現仍呈現虧損狀態,Demae-can更表示截至8月的財年淨虧損已達1.8 億美元(206 億日元),面臨市場的新競爭者Foodpanda加入,三家外送廠商勢必將以常用的折扣補貼作為拉攏用戶的行銷手段,讓如履薄冰的財報更雪上加霜。

儘管在各市場的競爭激烈,但外界對行業的成長仍十分看好。根據谷歌、淡馬錫控股和貝恩公司 11 月發布的報告指出,東南亞的外送行業的總交易金額(gross merchandise value)預計將從2021年的120億美元,倍數增長至2025年的230億美元。另外,ICT Research and Consulting的報告也表示日本的外送市場規模,從2020年到2023 年之間將成長38%,達到59 億美元(6820 億日元)。

雖然外送市場仍持續成長,但Momentum Works執行長李江乾表示,外送服務是一個利潤相對較低的行業,需要建立巨大的數量和密度才能盈利,從許多市場可見容納兩個以上大型外送服務平台,基本上就分佔了該市場的利潤,因此並非所有廠商都能搶到成長的紅利,所以未來外送業者將以何策略提升營運效率就成為搶佔市場的關鍵。

例如在新加坡,就是全球性廠商Foodpanda、Deliveroo和本地廠商Grab三者間較量,另外,在印尼就是來自新加坡的Grab所推出的Grab Food和Sea推出的ShopeeFood,與印尼當地業者Gojeck推出的GoGood之間競爭。

資料來源:Nikkei AsiaReuters

責任編輯:錢玉紘

往下滑看下一篇文章
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓