一場「白忙」活動,讓全聯學著把數據變juicy!「福利任務」如何刺激1500萬會員?
一場「白忙」活動,讓全聯學著把數據變juicy!「福利任務」如何刺激1500萬會員?

「產品金額與消費頻次夠高,做會員才有意義。」全聯行銷部協理劉鴻徵表示,全聯的快消品金額不低,消費頻次夠高,因此能累積大量數據,讓數據變得「juicy」,不僅能改善內部行銷,也能提供給品牌商,做到精準廣告投放。

目前全聯福利卡歸戶會員數超過 1500 萬人,在全台零售業者中,排名第三。不過,劉鴻徵也坦言,隨著會員增加,非忠誠客也隨之擴大,全聯遇到的挑戰是,如何把「量」轉化為「質」,讓會員願意長期留下並維持活躍。

4 種點數制度鎖定不同族群,「福利任務」刺激邊緣客回訪

2021 年,他們推出「滿月紅利」制度,依照會員每月消費,規畫 2000 元、4000 元、6000 元、1 萬元 4 個級距門檻,只要消費達到門檻,即可回饋該等級的福利點。後來發現,這樣的級距劃分不夠精確,讓本來就會達標的會員輕鬆拿到回饋,「跑了一兩年後,才發現錢白給出去,我們多給他點數,卻沒有增加消費力。」

於是,全聯改推「福利任務」,設定每位會員的個人化任務,對應獎勵也有差異,例如有的人是消費門檻,有的是使用全支付的次數,達標後可獲得購物金或抽獎機會等。

「福利任務」是特別針對忠誠度較低的邊緣客做的分眾經營,消費門檻則是根據消費者過往的次數與金額,設定會高出他可能達標的金額,刺激消費者提高來的次數與消費金額。以當月新會員為例,平均有近 2 成完成任務;一年以上未消費的會員中,也會因此回頭參加任務活動,平均每月達成率超過 16%。

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全聯福利任務畫面
圖/ 尤韻蓉截圖

至於原本就高度忠誠的顧客,劉鴻徵指出,單純的點數誘因不足,因此全聯透過印花貼紙活動提供換購商品,鎖定主要的婆媽族群;另外,活動積分則是跟不同 IP 聯名,吸引年輕客群,例如今年夏季的櫻桃小丸子冰品積分樂,購買飲料冰品,累積一定分數可以換到櫻桃小丸子商品。而日常消費就能累積的「福利點」,則扮演長期培養顧客黏著度的工具。

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結合全支付「店外」消費數據,精準為消費者貼標

除了透過活動讓會員更加活躍、增加數據價值外,全聯也藉由全支付,讓數據來源更多元。2022 年,他們看中消費者使用電子支付的比例提升,以及背後可以挖掘的大量數據,因此推出全支付。

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圖/ Canva製圖

原本全聯的全台店數約 1200 家,蒐集的也是自家的數據,但透過全支付,會員可以在 30 萬家特約商店使用、累積全點,這些店外消費能再變成全聯的數據。全聯行銷部會員經營處副處長蔡季綾表示,他們正在推廣發票記帳本的功能,鼓勵消費者綁定手機條碼載具,希望把店外的消費情報帶進來後,全聯能更了解消費者購物行為。

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這些數據讓全聯能對會員貼更多標籤,像是消費者要買寵物用品,第一時間不會想到全聯,所以只有店內數據的話,他們很難掌握誰會買寵物用品;但有了店外數據情況就不同,如果某位消費者在合作的寵物用品店買東西,可以對他貼上相關標籤,下一次有寵物用品行銷,就能推給他。

不過,全支付目前仍有 6 成交易發生在全聯店內。劉鴻徵坦言,過往許多消費者以為全支付只能在全聯使用,所以他們近年投入大量廣告,呼籲消費者走出店外,也針對店外消費推出 3% 全點回饋,在全聯消費反而沒有這樣的回饋,到了今年,終於比較明顯的改善。

未來,全聯也會分析消費者的人生階段。蔡季綾指出,當觀察到消費者的人生階段有轉變,就會改變貼在他身上的標籤,例如過去從不買家電的顧客,若開始購買冰箱或電視,可能意味著剛成家,就會被貼上家庭的標籤,進而推送相關產品。

更長遠的想像是,這些數據可以再跟全聯旗下業務結合,蔡季綾舉例,如果全支付未來推出像是貸款、保險服務等金融商品,當偵測消費者透過全支付買了機票,就可以推給他旅平險。

對全聯來說,手握 1500 萬會員的數據後,更重要的是喚醒沉睡會員、讓既有會員更活躍,以此提升數據價值,協助攻精準行銷,打造正循環。

本文授權轉載自經理人月刊

關鍵字: #全聯
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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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