從雲端發票找到金礦!這款記帳App如何挖掘商機,吸引Pchome、生活市集目光?
從雲端發票找到金礦!這款記帳App如何挖掘商機,吸引Pchome、生活市集目光?

打開IG瀏覽限時動態,可以看到近日有不少好友,都在分享發票中獎的喜悅。綜觀全球,許多國家都有推行「電子發票」,但提供獎金的這項誘因,是台灣獨有的特色。

除了可以拿獎金,加上民眾習慣使用非現金支付,已經養成多數國人使用載具的習慣,以台灣規模最大的發票記帳App「發票存摺Invos」來說,目前用戶數超過600萬,平均每一個月紀錄5000~6000萬張發票。

「發票存摺Invos」是麻布數據科技集團旗下的一款產品,執行長陳振榮從這海量的發票數據中,看到了金礦與商機,分析消費者的購物習慣,讓企業有做商業決策的依據,Pchome、生活市集都採用這項服務,而故事要從疫情空無一人的街道開始說起。

疫情打亂商業運作,過去經驗都不適用

2021年三級警戒期間,無法餐廳內用,民眾也減少外出,背後影響的是整個商業的運作,比方說更多人選擇在家煮飯、小孩都待在家,玩具、3C用品銷售暴增,品牌做行銷、產品包裝的方式,完全不適用過去經驗。

一般來說,零售業者想更了解消費者行為,或是特定的通路業績好壞時,都會委託市調機構去找數據,大致可分為兩種模式:一種是直接跟大型通路的POS機台交換數據,好處是可以看到消費者買的商品細項;缺點是缺乏用戶本身資訊,無法追蹤消費者輪廓(性別、年紀等)。

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疫情造成許多行業不能營業,影響了消費者活動範圍,也直接造成市調機構難以追蹤相關數據變化。
圖/ Markus Spiske

另一種方式是去找到一群消費者,鎖定這群人並紀錄他們所有的消費行為,再做深入分析。優點是可以知道用戶輪廓;缺點是多數數據是靠用戶記憶,跟現實可能會有落差,以及無法得到即時數據。

疫情造成許多行業不能營業,影響了消費者活動範圍,也直接造成市調機構難以追蹤相關數據變化,陳振榮與他的團隊,看見了背後大好機會。

雲端發票每日更新,讓商家如同用Google Map找客戶

消費者只要有申請雲端發票,其每筆交易都會自動帶入到發票存摺中,系統除了可以自動兌獎,還能提供用戶每月消費開支統計。

發票存摺團隊將發票數據去識別化後,就可回推涵蓋線上、線下,幾乎所有通路的銷售情況,進而做到精確的市場調查服務,並將此服務發展成「引客數據invosData」的獨立品牌。

「很多原本在用調研服務的客戶,都跑來找我們。」陳振榮觀察,品牌的痛點是,疫情導致市場競爭模式改變,需要客觀市場數據輔助決策,但是傳統的市調資料因為不夠即時,加上疫情後消費者行為出現巨大改變,因此難以滿足需求。

雲端發票存摺
發票存摺團隊將發票數據去識別化後,就可回推涵蓋線上、線下,幾乎所有通路的銷售情況,進而做到精確的市場調查服務。
圖/ Invos雲端發票

陳振榮形容,傳統市調機構比較像是拿著地圖,比品牌的位置、消費者的位置,兩者精確的點出來,品牌以此作為下一季或隔年的行銷策略依據,但是疫情下的消費行為是每天在變。

原本的地圖無法使用,引客數據更像是Google Map,鎖定品牌跟消費者的位置後,自動化規劃出一條最適合的路徑。一般市調機構可以知道三個月或半年前的市場狀況,雲端發票數據因為每天都會更新,最快可以看到三天前狀態,「客戶在發現(疫情)政策改變時,就馬上知道並做出調整。」

AI幫商品分類,Pchome、生活市集都在用

這背後需要下的苦功不少,陳振榮表示,這些資料基礎,是依照發票品項的分類的處理,但是同一瓶飲料在不同通路的定義、命名、標籤可能都不同,引客數據團隊透過AI機器學習的幫忙,將商品分成1200多種細項、區分出超過10萬家通路,且持續滾動更新中。

有了這些資料分類後,品牌可以付費查看這些資訊,擬定出營運策略。現在引客數據已經可以做到透過發票數據,知道消費者屬於哪一個族群。比方說賣碳酸飲品的業者,可以知道消費者是健身的人當成能量飲在喝,還是開車的人當提神飲料,又或者是瘦身的人當作代餐。

引客數據
引客數據可以從年齡、通路,分析消費者行為。
圖/ 引客數據

此外,引客數據進一步透過這些資料,做出三大模組,包括:「市場銷售趨勢」、「熱銷商品」、「用戶追蹤模組」,有需要的品牌業者付費後,可以在介面上勾選需要的資訊,來查看需要的內容。

現在包括Pchome、生活市集等業者,都參考引客數據的資料,作為挑選產品、市場分析、廣告投放的依據等等。

陳振榮分析,傳統的市調機構專注在客製化、高單價的服務,比方說品牌要開發新產品,就可以委託調查市場是否存在,因此仍有其獨特競爭優勢;引客數據的優勢在於提供標準化、相對費用低的服務,可以即時觀測出消費者的行為變化

引客數據
引客數據最快可以看到三天前的市場變化與數據。
圖/ 引客數據

綜觀市場,陳振榮表示有許多市調公司,開始注意到傳統市調的弱項,開始向其他發票對帳App採購發票資料庫,要說發票App自己跳下來做的,目前只有引客數據一家。透過發票數據去觀測市場變化,引客數據成功抓住了獨特的市場立基點,從看似不起眼的發票數據,挖掘出全新商機。

責任編輯:侯品如

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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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