moPlus訂閱制3周破萬人!momo衝千億大關,為何「消費者下單太快」是一大硬傷?
moPlus訂閱制3周破萬人!momo衝千億大關,為何「消費者下單太快」是一大硬傷?
2024.09.24 | 新零售

2004年momo從電視購物起家,成功轉型成電商領導品牌。「下一個20年,如何持續得到消費者喜愛,是我們的最大挑戰。」

momo購物總經理谷元宏率領營運團隊,6位富邦媒一線營運高層主管,在9月23日的20週年記者會現場一字排開,與之合照的是momo全新品牌logo。

此次週年記者會,momo沒有大張旗鼓發表新產品或新服務,而是全心聚焦於新品牌logo。

自2014年,momo在第二代品牌logo中拿掉電視天線,象徵momo主戰場已從電視購物轉移至電商,而這次的logo改造,背後代表著momo又要將主要火力移轉到什麼目標上?

momo富邦媒啟動「20週年品牌轉型工程」,由momo總經理谷元宏(左三)率領經營團隊,揭開新一代的
momo20週年記者會,一線主管雲集。左起為:財會處副總經理 呂鈺萍、影音事業處副總經理 謝友甄、總經理 谷元宏、電商事業處資深副總經理 洪偉釗、物流管理處副總經理 王莉蓉、資訊科技處副總經理暨資安長 林合壎
圖/ momo購物提供

此次momo的新LOGO,以圓潤簡約線條、鮮豔活潑配色,呈現品牌新標語「momo更多更多」、「開箱下一個自己」。

會有這樣的發想,谷元宏指出,動機來自momo對自身品牌做的調研結果。

精準下單成momo雙面刃,如何讓會員「好好逛街」?

透過多項焦點團體調查結果,momo得出一個結論是:對消費者而言,上momo購物最重要的是搜尋效率高、產品分類清楚,且介面直覺、配送快速。

而這樣的效率,正是momo面臨的雙面刃。攤開財報,富邦媒今年前八個月營收為新台幣708億,年增率3.56%,低於2023全年營收年增率5.61%,顯示成長幅度持續衰緩。

雖谷元宏指出,營收成長趨緩,不光來自電商產業競爭,大環境消費因素才是主因。「因為大家撥更多預算在出國上,高單價商品像是精品珠寶消費得少,營收才會趨緩。」谷元宏強調,momo的有購會員數與消費頻次,還是有持續增長。

全新momo LOGO以圓潤流暢的線條呈現俐落現代風格,並採用年輕活躍的色彩為LOGO上色。 (1)
momo歷來換過兩次logo,此次第三個全新momo LOGO以圓潤流暢的線條呈現俐落現代風格,並採用年輕活躍的色彩為LOGO上色。
圖/ momo購物提供

如果momo要挑戰下一個千億大關,消費者在momo上快狠準的購物模式,將會是momo營收持續增長的一大硬傷。

電商女裝集團美而快總經理王志仁先前接受《數位時代》專訪時也指出, momo購物網以規格品居多,消費者購物目的相對明確,進到頁面逛了前2頁,在平台未能掌握更多足跡前,可能就下單離開了,因此momo掌握的數據深度不若蝦皮這種品類繁多的電商,而數據深度不足,對會員的了解也就不夠全面,便無法精準推薦商品、提高消費客單。

這也是為何momo選擇以「開箱下一個自己」為新品牌訴求。momo如今最希望的是,消費者來網站上,別再只是買完規格品就走,而是願意停下來多花時間瀏覽,逛一些消費者自己原先也不覺得會在momo上買的商品。

高門檻「訂閱制」會員數三週破萬!

為達成讓消費者在平台上駐足越久越好的目標。谷元宏在記者會上定調,未來五年momo最重要的就是「mo店+」、「momo Ads」、momo「主題直播間」這三支箭。第一支最重要的箭「mo店+」擔任擴展品類的角色。

據momo表示,自今年5月正式營運以來,「mo店+」為平台帶進超過三千名新的供應商賣家,平台總SKU突破百萬。透過mo店+耕耘momo過去少碰的長尾商品,後續再由momo Ads、momo「主題直播間」,觸及消費者潛在興趣,激起購買新品的慾望。

momo富邦媒「moPlus」訂閱制會員上線,首月限時1元優惠,享百大品牌消費最高回饋8%、mo店+
「moPlus」訂閱制會員上線三週,訂閱會員數已破萬人。
圖/ momo購物網提供

另外,momo在9月初悄悄推出的moPlus訂閱制,也可視為momo更深入了解會員、讓會員延長遊逛時間的新利器。原因是,正如好市多的會費邏輯,消費者一旦繳了會員年費,就會有買越多才能省更多的心態,也更有在平台上好好尋寶的動力。谷元宏指出,截至目前該訂閱制已有破萬會員加入,認為算是繳出不錯成績。

「這是一種分眾型的訂閱制,如果覺得年費2,399元太貴、不合用,就代表你不是TA。」谷元宏預告,該訂閱制原本為實驗性計畫,但初期效果有顯現,未來還會針對不同的會員樣貌,推出量身打造的新訂閱制,深耕會員在平台上的忠誠度、黏著度。

延伸閱讀:momo訂閱制「moPlus」來了!年費2,399元「基本4%回饋」,訂閱方案、權益一次看
深度解析|momo無預警推訂閱制moPlus,為何「高回饋」不是好武器?

責任編輯:李先泰

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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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