關鍵是「借力使力」!FunNow併購餐廳訂位平台eatigo,目標征服東南亞市場
關鍵是「借力使力」!FunNow併購餐廳訂位平台eatigo,目標征服東南亞市場

即時預訂平台FunNow在今(12)日宣布,併購總部位於泰國曼谷的餐廳訂位平台eatigo,作為拓展東南亞市場的關鍵策略。

FunNow為甚麼選擇eatigo這家公司?雙方之間期待達成什麼樣的綜效?

3大原因,FunNow與eatigo聯姻

FunNow共同創辦人暨全球策略長張家甄表示,FunNow很早就已經瞄準海外市場,目標成為東南亞地區最大的即時預訂享樂平台。

回顧FunNow一路以來的發展,2015年在台灣成立、2017年落地香港、2019年扎根馬來西亞與日本,熬過新冠狀病毒(COVID-19)的考驗後,在去年11月進入泰國市場。

FunNow並不是第一次併購海外新創,早在2020年,他們透過併購馬來西亞的餐廳預訂平台TABLEAPP,收服在地的中、高檔餐廳店家與消費者。這次,他們依循同樣策略,以股權收購的方式將eatigo納入麾下,目的是在泰國站穩腳步。

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FunNow共同創辦人暨全球策略長張家甄。
圖/ 侯俊偉攝影

eatigo目前在東南亞地區是數一數二的餐廳預訂平台,每年平均服務500萬名以上用戶,且各種類型的餐廳(如高檔酒店、連鎖餐飲店、日式餐廳、泰式餐廳、吃到飽)都可以在平台上找到。eatigo最大的特色是採取「收益管理」(Yield Management),即不同的用餐時段,提供用戶不同的折扣。

eatigo
eatigo官方網站介面。
圖/ eatigo

站在FunNow的立場,為什麼選擇與eatigo搭檔?張家甄說明原因,一方面與雙方相似的商業模式有關,「FunNow平台一直主打『動態定價』,意思是根據商家營業的離、尖峰時段,提供不同的定價作為參考。Eatigo平台也正在做類似的事情,當用戶在越冷門的時段訂位餐廳,就可以享有越優惠的折扣。」

另一方面,FunNow相當看好東南亞市場的餐飲商機,認為餐飲服務(包含線上訂位、外送等)會是促進內部營收成長的關鍵動能。

此外,FunNow與eatigo在創業理念上也有共鳴,「我們都很積極地想要向外拓展更多市場。就以eatigo來說,他們除了在泰國曼谷設有總部,也已經布局新加坡、香港、馬來西亞、菲律賓等地。」張家甄表示,未來不排除通過eatigo的品牌影響力,將FunNow帶往其他市場發展。

「後疫情」積極布局海外,目標2025年營收破億

截至目前為止,FunNow在全球累計250萬名註冊會員。從營收比重來看,台灣約占7成,海外地區約占3成,「單看海外市場,馬來西亞的表現最好,」張家甄補充說道。

此次談成併購以後,FunNow希望藉由eatigo在東南亞地區的管理人才、品牌知名度、市場實務經驗,有效打入泰國當地市場。也就是說,eatigo的品牌存續、經營團隊也會續留。

「靠FunNow(單打獨鬥)一定是不行的,不僅僅是因為東南亞各個國家的文化、消費習慣存在差異,也因為FunNow本身提供太多服務面向(包含餐飲、按摩、住宿、美業、寵物照顧等),我們有太多的東西要顧了。」張家禎因此認為,要在東南亞各地區深耕,關鍵是找到合適的在地團隊負責站在第一線,以此協助鞏固市場版圖

張家甄也坦言,「談併購」不是一件容易的事,但選擇對的盟友、借力使力,更有機會帶動公司內部營收成長。

展望未來,FunNow將繼續在各個國家攻城掠地、努力成為東南亞最大的即時預訂平台,「目標2025年能夠達到2,500萬美元(換算約新台幣7.82億元)營收。」張家甄說。

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FunNow共同創辦人暨全球策略長張家甄。
圖/ 侯俊偉攝影

2023創業大調查開跑,問卷連結請點我

責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #併購 #創新創業
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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