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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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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