酷澎Coupang財報「魔鬼細節」:年營業額衝破50億元、台灣市場還有本錢玩下去!
酷澎Coupang財報「魔鬼細節」:年營業額衝破50億元、台灣市場還有本錢玩下去!

1.拆解酷澎2024年第一季財報,推估其營業額已經離博客來不遠,創辦人甚至誇口台灣將比韓國更快獲利。

2.為搶攻市場,繼續打補貼戰和折扣戰,酷澎一增資就是60.5億元,資金規模甚至比PChome市值更高。

因為對精品電商Farfetch的併購案,加上兩大中國跨境電商AliExpress和Temu在韓國的低價攻勢夾擊,酷澎(Coupang)中斷了連續六季獲利紀錄。然而,在2024年第一季財報會議上提及台灣市場時,其創辦人暨執行長金範錫仍是一派樂觀。

但具體來說,台灣市場究竟交出什麼樣的成績單?

酷澎CEO:台灣將比韓國更快獲利

近幾個季度以來,金範錫總不忘對投資人報告酷澎在台灣的進展,如他曾表示,在台灣的起步速度比當年在韓國更快;這季財報會議上,也再拋出「台灣將比韓國更快獲利」的預期。

但不同於14年前酷澎的規模仍小,大環境也不成熟;如今來台雖是從零開始,卻在起步時就有雄厚資本,可以快速建倉、灑補貼;而且PChome、momo等電商在台灣已有超過20年的市場推廣,加以近年疫情推波助瀾,消費者對線上購物早已不陌生。在這樣的條件下,台灣發展速度若遜於當年的韓國,才真讓人意外。

至於能更早獲利這點,乍聽之下很驚豔。但以酷澎是到成立第13年才首次實現年度獲利,台灣能否更早轉盈,恐怕也得等上許久,才有辦法驗證。

但其實從酷澎的財報解密,不難理解,金範錫對台灣如此滿意的原因。

延伸閱讀:Coupang砸錢能撐多久?從財報會議28次的「台灣」,解析一筆划算生意

酷澎在台灣營業額持續成長

根據其財報,他們很可能在啟動台灣線上零售業務的第一個完整年度,就做出上看50億元的營收。

酷澎未在財報上單獨揭露台灣市場的營運數字,但提供了一些線索。 例如,在他們的營業項目歸類中,台灣的零售銷售額,是和他們在韓國的外送服務Coupang Eats,以及串流影音服務Coupang Play擺在一起,都是屬於發展中項目(Developing Offerings)。

該類別在2023年的營收規模為7.89億美元,相比2022年增加了1.61億美元。而酷澎在財報上清楚寫明: 「發展中項目」的營收增長主要來自在台灣的業務

也就是說,除非Coupang Eats和Coupang Play在2023年的業績衰退,否則酷澎去年在台灣市場的年營業額,應該可以 推估不超過1.61億美元(約合新台幣52億元)

這個數字還不到momo營收的5%,從營業額來看,其實連台灣前三大電商都還排不上。但,距離博客來的59億元已經不遠。

以一個主打母嬰用品、零食等快消品,且經常還會祭出市價五折這種超低價的新進玩家來說,首年交出這樣的營業額,已相當可觀。

作為對比,同樣以銷售日用快消品為主的全聯旗下小時達,自2021年推出,經歷疫情期間快速成長,至去年,營收也才成長到52億元的規模。

而且比營收數字更重要的是,這同時也代表了,酷澎在台灣已經擁有一定規模的用戶數與交易量。

未來挑戰:成長快,補貼戰放大虧損也快

此外,雖然營收還遜於同業,但不同於PChome、博客來,兩家公司去年度分別都有超過一成的營收衰退,酷澎則是處在成長走勢。

以酷澎今年第一季財報來看,發展中項目扣除Farfetch的影響數後,營收約3.3億美元。如果以去年台灣市場營收可能佔該業務類別約兩成來推算,那首季就可能就超過6千萬美元,已經相當於其去年推估在台營業額的四成。

當然,迄今酷澎的銷售仍只聚焦在「快消品」這個產品類別,且因為頻頻破價,導致難以爭取到品牌原廠支持,以致無法順利打通在地供應鏈,造成平台上經常品項不齊全和供給不足。如此,在一波高速成長之後,酷澎接續還能否有效擴大客群和銷售量,保持高成長動能,是個問號。

而且從財報中可以看到,發展中項目這個類別雖然在成長中,虧損放大的速度卻也更快。即使倉儲物流等投資可以分年攤提,但光是以低於商品進價的價格做銷售,以及狂撒折價券和廣告投放來看,就不難想像成本有多驚人。

不過該公司日前已經再次為台灣市場補充銀彈,且一增資就是大手筆的60.5億元,這筆資金規模甚至比PChome目前市值更高。以此來看, 酷澎顯然還相當有本錢玩下去 。也可以預期,台灣這場零售大戰,還很有得打。

本文授權轉載自《商業周刊》,原文標題為:酷澎財報解密:營業額快追過博客來!台灣市場簡直皇冠上的珍珠

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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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