momo年收創新高、年增率卻寫新低!為什麼?富邦媒總經理揭2大關鍵因素
momo年收創新高、年增率卻寫新低!為什麼?富邦媒總經理揭2大關鍵因素
2025.03.26 | 新零售

「去年(營運)發展,比我們原先預想得更困難曲折,外在的競爭態勢,也跟想像中不一樣。」富邦媒總經理谷元宏3月26日出席年度媒體餐敘,如此替去年的成績下註解。

回顧2024年,富邦媒雖以新台幣1125.6億元的營收寫下歷史新高,但是年增率僅3%,創下歷史新低,同樣獲利也少見呈微幅衰退,2024年度淨利少了近1.7億元。

富邦媒2025年創新永續雙驅動 ,引領電商新時代。(左起momo林雅雯資深協理、momo谷元宏總經理
左起為momo資深協理林雅雯、momo總經理谷元宏、momo資深副總經理洪偉釗、momo副總經理謝友甄。
圖/ 富邦媒提供

成長瓶頸1:出國潮衝擊消費力道

谷元宏盤點去年成長瓶頸,除了關稅等地緣政治議題、經濟前景的不確定性,削弱民眾大方消費的底氣,一直沒有趨緩的出國潮也是主因。

「原本預期到下半年出國旅遊潮會減緩,結果從第四季到現在準備要春假,還是很多人搶著出國。」谷元宏指出,消費者很大一部分支出預算挪移到出國旅遊上,對各家零售通路的衝擊甚大。

谷元宏也點出,隨著momo購物網越長越大,自然更易受外在環境波動。舉例來說,光是今年11月新款iPhone登場在市場激起的迴響不如預期,momo購物網在該檔業績就比往年少了2億元。

但回到基本面,富邦媒認爲過去一年平台許多營運指標仍維持健康發展。例如2024年第四季的活躍用戶數季增6%、年增11%,另外新會員數、以及客人下單頻率、下單次數都有顯著增加,「只是客單價下降,所以看來成長呈現趨緩。」

成長瓶頸2:momo Ads、mo店+等新業務還在技術測試、優化

另一個讓富邦媒去年業績看來不如以往亮眼的因素,則是新業務的布建。「去年導入很多新技術、做了許多測試與流程的更新,好為新事業打底。」谷元宏口中說的是momo購物網近年積極佈局的RMN(零售媒體聯播網)與商城模式mo店+。

先說mo店+的商城模式,因為有別於過去momo熟悉的1P賣場模式,由通路統一上架、銷售管理,商城模式提供進駐廠商自行上架、定價以及銷售,富邦媒得因此在momo購物網中打造全新的後台系統,且該系統還得自動偵測、把關超過千家商家上架的商品是否合規、沒有異常。

momo富邦媒謝年會呼應20週年以「開箱下一個自己」為主題,邀請數千名同仁於南港展覽館席開近300桌
去年momo以「開箱下一個自己」作為購物網迎來20週年的新口號,該口號同時強調平台將以增加長尾商品為全新營運方向,而「mo店+」就被賦予豐富多元商品力的使命。
圖/ 富邦媒提供

另外RMN業務也與過去的網站的廣告版操作大不相同。谷元宏指出,去年正式推出的momo Ads,從買關鍵字、蓋版廣告,到各種零星版位,都有別於過去提供廣告主一口價的方式,而是採用即時競價。

所謂即時競標,是從消費者上門那一刻起,了解這位消費者長什麼樣子、他喜歡搜尋什麼後,由momo回報給廠商,讓有興趣的廠商們(廣告主)可以對這位消費者會看到的版位競標,最後再由momo從資料庫把得標者的廣告素材拉出來陳列。「而這些都得在百萬分之二秒內完成。」

谷元宏認為,以上兩項新興業務的不斷優化校正,雖帶來業績波動,但也將成為今年衝刺成長的利器。

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基礎打底完成,2025年拚規模、衝成長為首要目標

據富邦媒表示,mo店+在上線營運9個月來,替平台增加超過百萬件新品項,同時帶來不少25~35歲的新會員,另外momo Ads也持續⼤幅成⻑,⾃推出以來已吸引了超過1萬項品牌主的參與。

另外momo購物網於去年9月推出的高級訂閱制mo Plus,也在推出四個月內達成訂閱數破兩萬的佳績。若以該訂閱制的年費、回饋比例計算,訂閱會員需每月在momo購物網上消費超過5,000元才划算,從此一標準來看,國內通路幾乎只有Costco的黑鑽卡能與之匹敵(黑鑽卡相比一般會員,月消費需達7,000元才划算。)

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+
高門檻高年費訂閱制mo Plus去年底訂閱數突破兩萬,預計今年還會再推出門檻相對低的「Light」版應戰。
圖/ momo購物網提供

不過負責訂閱制服務的富邦媒資深副總經理洪偉釗坦言,目前mo Plus的兩萬訂閱數,已囊括平台上多數Heavy User(重度使用者),預計後續訂閱人數成長將趨緩,但預計今年還會再推出門檻相對低的「Light」版應戰,搶攻不同族群的會員忠誠度。

展望今年發展,「成長」是谷元宏認為的首要關鍵字。尤其在經過去年的打底,谷元宏認為今年沒有什麼比衝刺規模、拉高市占更重要的。「尤其在台灣4兆規模的零售市場中,排在我們前面的Player(玩家)還大有人在,我們得迎頭趕上。」

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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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