PayEasy靠「封閉式電商」死裡逃生!你買不到它的商品、它卻開始轉虧為盈?
PayEasy靠「封閉式電商」死裡逃生!你買不到它的商品、它卻開始轉虧為盈?
2023.02.03 | 新零售

近年台灣電商業廝殺激烈,昔日龍頭網家陷入連續虧損,目前貴為王者的富邦媒,也被龐大行銷費用稀釋獲利。就在各家想盡辦法獲利之際,有一家小型電商卻轉向封閉式經營,不接受一般消費者進入網站消費,而讓人出乎意料的是,它現在已經賺錢,這家電商,就是專攻企業福利網的「PayEasy」。

成立於2000年的PayEasy,本來是台新銀行的紅利兌換平台,2001年轉型為電商,分頭發展企業福利網與美妝事業,後者當年靠著與「美容教父」牛爾合作保養品牌而暴紅,帶動公司2007年EPS(每股稅後純益)達27元。

但,這樣的好光景到了2012年,由於國內電商競爭愈趨嚴重,PayEasy開始陷入連續虧損,資本額與銀彈只有大型電商零頭的它,無力砸錢行銷,這導致曾經的業績雙引擎,變成蠟燭兩頭燒,轉型、離開紅海戰場,成為該公司不得不為的難題,而解題的關鍵人物,就是現任總經理李易騰。

時間回到2018年10月。當時,李易騰才剛把自己創辦的生活電商17Life,從裁員逾兩百人的危機中轉虧為盈,原以為可以鬆口氣的他,卻在某天接到一通「長輩」來電,「你下禮拜就來接PayEasy(總經理)吧!」電話那頭講話的人,是與他認識多年、身兼17Life股東與PayEasy董事長的詹宏志。

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雖然當下驚訝,但長年亦師亦友的詹宏志邀約,李易騰沒想太多就答應接下總座帥印。只是,本就知道PayEasy近年營運不佳的他,後來踏進公司辦公室,「看到財報數字更驚訝!」原來,該公司已陷入第6年的虧損,而曾經的招牌事業、仍有小幅獲利的美妝業務,營收更不到全盛時期的1成。

PayEasy改造第一步:美妝事業「抱團求生」

問題,不只如此。他還發現,另一大業務企業福利網,最高竟有五成營收來自一般消費者,而非企業客戶,這意味著,公司在這塊業務有一半客群,須與大型電商PChome、momo競爭,但資本額僅是對方三分之一的PayEasy,與供應商議價能力較差,屢屢被客戶抱怨商品太貴,「(當時)就像身體多個器官都出問題,你得同時處理,但必須先把順序排出來。」他比喻。

李易騰的第一步,是把營收與客群不斷萎縮的美妝事業,與其他品牌整併。他觀察,擁有美妝商城「86小舖」與指甲彩妝公司「UNT」的華威國際,也面臨客群規模太小、難以擴大經營的問題,於是,他在一八年接手經營不久,主動找上華威高層,眾人與詹宏志後來花了3個月,討論整併後的商業模式。

2019年四月,由詹宏志出面召開記者會宣布,PayEasy旗下的美妝品牌,正式與86小舖與UNT合併,合資成立「美合國際」,2020年,美合併入女裝品牌Wstyle,並改名為「唯品風尚」,由Wstyle的創辦人周品均擔任集團執行長。

這招「抱團求生」,也確實奏效,唯品風尚在2020年底轉盈後,連續獲利至今,身為第二大股東的PayEasy,更認列比2018年事業未切割前更多的獲利。

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儘管外界常用壯士斷腕,形容李易騰切割美妝事業,但他卻向我們表示,「我想的,不是老婆跟媽媽掉到水裡要救誰,而是兩個事業體我都要救,只是怎麼救。」而他兩個都要救的第二步,就是PayEasy多年賺少賠多的企業福利網。

PayEasy改造第二步:企業福利網深耕B2B,氣炸鍋熱賣千台

電商專家王志仁分析,PayEasy這塊業務過往的問題在於,大部分的人用完公司發的福利金,就不在其企業福利網消費,導致企業用戶(B2B)的活躍度低。而這個問題,又導致PayEasy被迫對外爭取一般消費者(B2C),但這麼一來,它又陷入前述流量與資金不如人,無法為旗下產品爭取好價格的窘境。

提高B2B企業用戶的活躍度,進而提高該用戶的營收占比,是手邊沒有銀彈、必須跳出B2C戰局的李易騰,挽救企業福利網唯一的路,一場用「服務」活絡企業用戶的長征,也就此展開。

譬如2020年,氣炸鍋因疫情再掀熱潮,一家半導體廠的福委會,要求PayEasy上架特定品牌的氣炸鍋,「我們天天在網路搜尋哪裡有賣,一有線索就打電話、拜訪供應商。」PayEasy副總陳中興說,團隊花了兩周,找到臉書有粉專獨家銷售,他們循線查出氣炸鍋的供應商,再派出業務經理登門洽談,終於拿下採購權。

後來,單單這個品牌的氣炸鍋,就在一個月內賣出1千3百台,貢獻PayEasy超過4百萬元營收,且當中逾5成消費者,都是來自那一家半導體廠的員工。

去年,中國官方在6月禁止台灣石斑魚進口,當時一家面板大廠希望企業福利網能上架石斑魚產品,讓有興趣的員工選購,藉此支持台灣漁產。

接到客戶需求的PayEasy業務人員,攤開過去的冷凍食品供應商名單,花了近3周時間,一一打電話問對方「有沒有賣石斑魚?」好不容易找到產品後,再開闢專屬頁面向該企業員工宣傳。

這些用各種滿足需求的服務,活絡消費的結果,是企業用戶貢獻PayEasy企業福利網的營收占比,不斷從5成攀升,去年更來到98%的新高值。

在調整用戶結構之餘,李易騰還改變了PayEasy在企業福利網最熱賣的產品「票券」長年以來的採購方式,進而改善了產品毛利。

這其實是從一場險些釀成斷貨的事件展開的。在李易騰接手總經理的第二周,PayEasy原本的票券供應商,一度要與該公司取消合作,儘管他兩度約出對方高層,告訴對方:「雖然總經理換人,但經營策略不會變!」最後成功說服,但他也發現公司長年來的一項弊病。

原來,該公司福利網銷售3千5百種票券,竟有超過9成票券,都是仰賴單一供應商,當時李易騰更進一步計算出,如果公司跳過原本的供應商,直接與百貨或餐飲業者採購票券,每張票券的毛利可提高10倍。

於是在他的拍板下,PayEasy組成一支13人業務團隊,專門與百貨、餐飲業者採購票券,短短兩年內,他們簽下50個品牌,成為福利網轉盈的關鍵之一。

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轉型為「封閉式電商」,不用再花鉅額行銷費,現金消費大增

企業用戶被活絡、產品毛利提升,不僅讓PayEasy在2019年底轉盈,更為其後來轉型為封閉式電商,打下底氣。其實,這個「封閉」的創意,是來自於福利網從2009年起,每年一度僅限會員消費的「封館」特賣。

這個從2017年改為一年兩次的行銷活動裡,李易騰觀察,在封館期間,不僅營業額是平日5至8倍,且流量的轉換率能達25%,也就是1百人進站,就有25人消費,比率較平常高出3倍。

「為什麼封館特賣不能從一年兩次,變成全年不間斷?」他盤算的是,既然封館能創造這種高轉換率,加上企業用戶的占比已經超過9成,代表「封閉」模式有利可圖,只是,一旦走向封閉,代表PayEasy得放棄廣告營收,這對電商來說,形同斷了一隻手。

這件事情,連過去鮮少插手經營的大股東、新光三越總經理吳昕陽,都非常謹慎,他曾經把李易騰找到家裡,當面和他溝通未來產品的定價策略,更把公司自斷流量後的事業輪廓都一一確認,同時也分享很多自己的零售經營經驗,給予支持。

經過一年提案、定案到籌備,2022年12月,PayEasy宣布正式轉型封閉式電商,僅限簽約企業員工消費,執行1個月後,該公司不僅行銷費用降至趨近零,並且不用點數而用現金消費的訂單數,更比先前成長超過1倍,意味著願意花自己錢消費的企業員工更多了。

PayEasy大膽轉型後,交出近4年企業客戶成長逾5成的成績。 就像李易騰說:「轉型是讓A變成A+。」也許這堂企業轉型課揭示的是,在踏上一條別人不走的路之前,想辦法把能做的事做到極致,才是步出困局、減少跌跤的關鍵。

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本文授權轉載自:今周刊

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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