觀點|外來種酷澎,不是台灣電商的唯一天敵:momo首次Q1衰退,輸在「企業DNA」
觀點|外來種酷澎,不是台灣電商的唯一天敵:momo首次Q1衰退,輸在「企業DNA」
2025.05.19 | 新零售

這陣子電商圈最熱門的話題之一大概就是momo,畢竟從我開始關注momo以來,就不曾看它業績衰退或是停滯過,雙位數的成長才是它的常態,但突然連續2、3月的業績衰退,4月的業績持平,的確是讓市場大吃一驚。

目前討論比較多的還是因為酷澎與蝦皮, 我覺得外部競爭因素固然是其中之一,卻不是唯一。

這一篇就不討論酷彭與蝦皮的負毛利與運費補貼政策,我從另一個角度來分析我看到的視角。

momo的逆轉勝關鍵,在於第三方賣家

要談平台肯定繞不過亞馬遜這個全球巨物,畢竟它給全世界的同業打了一個最佳模板,其他國家的平台如果能跟著走就穩了,但實際上卻很難。

如果攤開亞馬遜的財報,你會發現它跟momo相同的B2C第一方零售業務,大約只佔它四成五的營收來源,約有兩成五來自第三方賣家服務(Third-Party Seller Services),剩下的則是AWS與廣告收入。

也就是說,如果momo想學亞馬遜,那它現在最要做的不是那四成五的第一方零售業務,畢竟這一塊momo本來就已經做得很好了,而是剩下五成五的部分。

我能看到,momo有這麼多的精英肯定也能看到,所以他們一年多前就開始推第三方賣家服務的mo店+,最近更開始大力推動廣告業務。

momo
momo的營收若打算持續成長,學習亞馬遜打造友善第三方賣家的平台,是一大重點。
圖/ momo購物網提供

第三方服務,是擴大廣告收入的基石

但是,最可怕的就是這個但是 ,亞馬遜的廣告收入絕大部分是來自於第三方服務 ,也就是在上面開店的店家所購買,而不是第一方零售的供貨商。

原理很簡單,B2C屬性的第一方零售服務,對廠商來說類似批發性質,本身給平台的抽成就比較高,自身毛利相對低,廠商們看中的是momo自帶的流量,廠商也不需要花太多資源在行銷、流量費用上,類似供貨給Costco、家樂福與大潤發的概念。

以廠商的角度而言,我都已經給你高抽成了,哪可能還要自己買廣告?

而第三方賣家服務屬於B2B2C,momo提供平台給店家開店,店家自己負責行銷、流量、客服與出貨,店家自己要做的事情比較多,自然抽成就比較少,而店家也更願意在這樣的條件下付出廣告費用,類似百貨公司或是商店街的概念。

亞馬遜之所以可以推廣高毛利的廣告業務,那是因為他的第三方賣家服務做得好,許多賣家在上面開店之後賺到錢,然後更願意投資在廣告上,就像蝦皮商城上的賣家,買搜尋廣告、關聯廣告、賣場廣告等等的,都沒在手軟的。

為何強如momo,卻未能及早建立B2B2C模式?

momo經營B2C的生意這麼成功,就一定能把B2B2C的生意做起來嗎?在m店+之前,其實momo早就有了摩天商城。

如果長期跟momo打交道的廠商,應該會感覺到momo跟其他電商公司很不一樣,它是一間很成功的電商公司,卻也是一間最不像電商公司的電商公司。

momo的母公司是富邦,金融血統保守嚴謹的DNA那是深深刻在整個集團的骨子裡,而大家熟悉的電商公司的DNA是創新、野蠻、迅捷、嗜血。

曾經有位金控的小編(非富邦)跟我分享,他們粉專PO一篇文,光是內部審核就要兩天。

在這樣保守的氛圍下,在momo內部開拓新事業群,可想而知會遇到什麼樣的狀況, 而不管是第三方賣家服務或是廣告業務,其實對momo來說都是新創事業群。

moPlus會員制,為何很難成功?

在講回momo最擅長的B2C業務,也是現在被酷彭攻擊最凶猛的這塊,momo與亞馬遜比較起來,最大的差別在於用戶的黏著度,亞馬遜的Prime付費會員人數龐大,美國就有將近1.8億的Prime會員,且續約率高達9成。

momo推的付費會員制卻很難成功, 因為他除了要會員付年費之外,還要廠商多支付4%的mo幣回饋成本,等於兩頭賺,除了少部分的重度使用者,以及命脈都全在momo上的廠商之外,基本上願意參與的人不會太多,這是人性。

Prime的付費會員可以得到的福利,除了運費以及快速配送之外,還有影音與電子書的串流媒體,也就是說亞馬遜的會員打開app不只是為了買東西,也有可能是追劇、聽音樂或看書。

但打開momo的人,除了買東西以外好像也沒什麼其他用途了,這也是momo的護城河在競爭對手的負毛利補貼戰略下,顯得薄弱的原因之一。

momo最大的敵人,是過度謹慎的DNA

但其實momo是有資源讓它的app更多元、更生活的,別忘了同屬富邦集團的台哥大,有早期最多人使用的音樂串流app「MyMusic」,現在雖然用戶數大幅降低,但如果能整合進momo的app呢?還有MyVideo等的影視資源,相較於沒有這些資源的公司來說,momo是很有機會成為台灣甚至亞洲版的亞馬遜啊!

所以我覺得對momo來說, 最大的敵人不在外部,而是內部的企業DNA。

延伸閱讀:電商買氣回不來了?momo上市來營收首衰退:為何即使砸錢補貼,仍難克服3大隱憂?
深度解析|momo無預警推訂閱制moPlus,為何「高回饋」不是好武器?

本文授權轉載自:李忠儒Facebook

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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