Dcard每月1,800萬訪客當靠山!好物研究室緊抓開箱文風潮,揭開變現心法
Dcard每月1,800萬訪客當靠山!好物研究室緊抓開箱文風潮,揭開變現心法
2022.06.28 | 新零售

當你手握每月1,800萬以上不重複訪客,穩坐全台Top 15的流量平台時,要如何變現?

這是2011年創立、台灣最大的匿名論壇Dcard在思考的問題。他們找到了幾種方式,從廣告(包含Dcard Ads)、IP(YouTube頻道與原創角色dtto friends)到社群電商平台。

其中成立約2年的電商品牌「好物研究室」已是超過50人的團隊,擁有近千家廠商進駐、年度成交金額達新台幣9位數,是Dcard在廣告之外相當看重的成長曲線。

「從阿里巴巴回台灣之後,我曾經想說再也不要做電商了」,Dcard電商經理陳宇璿(首圖)說,有時候運氣就是這麽奇妙,2018年她加入Dcard新事業部,試圖找尋新的變現管道。在嘗試過各種領域之後,好物研究室於2019年正式開始向外推廣。

採用「選品」與「審核」機制,與其他電商做出差異

有了流量之後,轉向導購、帶貨或是電商似乎是理所當然的路徑。但對Dcard來說,重點是怎麼做出差異化,如果找不到合適的切入點,就只能比拚價格、服務、商品數量等,會是一場辛苦的戰鬥。

「一開始我們在思考的是,Dcard用戶的特點是什麼?」陳宇璿說,答案是意外的是樂於分享,「我們還特別去調查超過20個用戶。促使他們分享的原因,只是純粹『我吃到不好吃的,想讓其他人避開;我用到好用的,想要讓其他人也用用看』。」

翻開Dcard流量常駐前10的美妝板,很容易就可以看到「分享」、「試色」、「請益」等主題,用戶不只分享,還會主動替他人解答疑惑,而往下拉到評論,也可以看見:「在哪裡買的」、「被燒到(激起購買慾)」等回覆。

「用戶甚至會自己揪團團購,如果由Dcard來幫用戶找商品,下單、結帳、追蹤訂單都在Dcard內完成,會不會是一件有意義的事情?」陳宇璿說,這個概念成為好物研究室的起點。

但他們沒有貿然前進,先找了一款收納用的化妝盒試水溫,因應當時Dcard美妝板很熱門的主題「看我桌上的保養品」,僅1小時的時間就灌入50張訂單,雖然不是很大的數字,卻讓團隊有了更大的信心。

好物工作照-4.jpg
好物研究室採取選品與審核制度,除了團隊主動與廠商接觸之外,想上架的廠商必須經過團隊的審核通過,基本需滿足「Dcard站上有人討論」。
圖/ Dcard

成立後的好物研究室,至今仍採用嚴格的選品與審核制度,由團隊主動出擊找尋商品,如果有意上架的廠商,則需要經過審核。「有用戶才有Dcard,如果讓所有廠商上架商品,跟其他電商沒有區別。」陳宇璿說,要通過好物研究室的審核,必須符合「在論壇內有人討論或許願」。

像是曾有挖冰勺廠商希望能上架好物研究室,但團隊回顧Dcard站內,始終沒有看到相關的討論,就算廠商數次提出要求仍無法上架;也有像是孕婦使用的「托腹帶」,原先好物研究室沒有讓這項商品上架,但陸續觀察到幾篇關於托腹帶的討論,才通過審核。

55%交易量來自「推薦文」、「開箱文」

如果僅是這樣,也與其他選品類型的電商差異不大。真正讓好物研究室不同於其他電商平台的特點,同樣建立在用戶樂於分享這項特點之上。

好物研究室
Dcard為用戶的分享文章中加入「已購買商品」的標籤。
圖/ 好物研究室

正因觀察到用戶樂於分享,好物研究室特別添加了「已購買商品」的標籤,確保用戶是真的購買過該產品才分享,陳宇璿透露,好物研究室55%的交易來自素人的推薦文。

當然有心的廠商或公關行銷公司,仍可鑽漏洞進行假分享、真業配,不過只要有流量聚集的地方,就難免會有這種狀況發生,Dcard的內容團隊也會取締這類行為。

好物研究室
手工皂品牌「陳怡安手工皂」將旗下產品線中的「洗髮餅」拆分出來,放至好物研究室販售,已售出超過2萬顆洗髮餅。
圖/ 好物研究室

也有廠商正是看上好物研究室的獨特之處。「陳怡安手工皂」團隊就認為,好物研究室開箱、寫文推薦的模式,很適合品牌的推廣,因此將旗下產品線中的「洗髮餅」拆分出來上架到好物研究室。這樣做主要也是為了符合用戶分享的特性,對於「開箱寫文」來說較單純,也更容易傳遞產品使用心得。

「第一次爆單就是素人分享在美髮板的一篇文,因為他長期要戴安全帽,針對洗髮產品做了一系列的評比」,陳怡安手工皂行銷團隊透露,好物研究室帶來的銷售量,在單一品項上超過其他電商平台2倍以上。

該品牌的創辦人陳怡安也表示,除了銷售之外,開箱文、分享文底下的回覆,也是品牌可以實際接觸到消費者的第一手消費心得。

此外,為了鼓勵用戶更積極分享,好物研究室也設有超小額補貼機制,分享商品心得的用戶可獲得新台幣30元的小獎勵、透過推薦連結購買者則可以擁有10元回饋,「用戶的分享是有意義,我們也始終感謝願意主動分享的用戶。」陳宇璿說,而未來好物研究室更加成熟時,不排除改用點數來獎勵分享者。

好物研究室的下一步:修改後台、強化與社群間的連結

2021年好物研究室的GMV(商品交易總額)突破新台幣9位數,相較2020年成長了100%,數字表現不錯,但阻礙好物研究室成長的,是小步快跑留下來、有待強化的基礎建設。

好物研究室可以視為Dcard的內部創業,在初期投入人力在用戶端的介面建置,力求購物體驗順暢。但是後台卻還相當陽春,至今銷貨、補貨、上架等電商功能,仍須仰賴廠商填寫表單與好物研究室的負責人溝通。

所以2022年的目標將會放在建立起給廠商使用的後台,解放團隊成員的時間,預計後台建立完成後,能服務的廠商數量將提升至近萬家。

另外一個目標就是強化與Dcard本站之間的連結性,更善用每月近2,000萬次不重複訪客的流量,像是更加直覺的導購連結,當Dcard內討論到什麼商品,就有商品連結可以購買。甚至是串連Dcard Ads,廠商不只可以上架,還可以付費在站內廣告推廣曝光,讓好物研究室與Dcard Ads共同成長。

背靠Dcard強大的流量,好物研究室要做到GMV成長2~3倍大概不是問題,但更期待的是Dcard以Dtto之名切入日本市場後,好物研究室的商業模式是否可以移植到日本,在更大的市場一展拳腳。

責任編輯:錢玉紘

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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