WeMo燒錢近十年終獲利!不玩補貼,如何用二代車打破共享機車困局?
WeMo燒錢近十年終獲利!不玩補貼,如何用二代車打破共享機車困局?

根據交通部數據統計,全台機車登記數近 1500 萬輛,平均每 1.2 位成人就擁有一台機車,密度高居全球第一。在一個幾乎人手一台車的機車王國,共享機車究竟是門好生意,還是一場反直覺的賭注?

2015 年成立、作為全台第一家無樁式共享電動機車品牌的 WeMo(威摩科技),終於在 2025 年第三季首度轉虧為盈,營收季增 26%、年增 45%,成長幅度創下 2020 年以來新高。

這項成績為一個長年燒錢的商業模式,寫下階段性的答案。作為產業先行者,WeMo 學費一繳,就繳了近 10 年。

市場先行者的武器有限,拉高維運成本、營運浪費

當時,第一代車款 Candy 的技術基礎已有 15 年歷史,續航力較短、電池需頻繁更換。WeMo 共同創辦人暨副董事長吳昕霈坦言,電動車還不普及的時代,「當第一個進場的人,武器選擇非常有限,一代車雖不盡理想,卻已經是當時的最佳解。」

為了維持營運,WeMo 必須買斷整台車與電池,所有維修、換電與調度都仰賴人工處理。這也意味著,WeMo 旗下每多擁有一輛車,後端的維運成本就會隨之上升。

WeMo 執行長劉于遜表示,在市場上還沒其他玩家時,WeMo 仍頂著龐大成本壓力,將車隊數拉到 7000 輛。但這個成本問題,在疫情間被迫攤上檯面。

當時,防疫政策讓交通需求急凍,擁有車廠的競爭對手 Gogoro、iRent 又陸續進場,迫使 WeMo 改變營運模式。

2023 下半年,WeMo 導入二代車 Fly,改採和光陽租賃電池的模式,讓使用者到 Ionex 換電站自主換電。過去一代車,車輛每次下線需等待 15 分鐘至 1 小時才能完成人工換電,形成營運空窗期。吳昕霈解釋,假設一台車平均一天會周轉 20 次、需換 4~5 次電池,如果每次都都要等 1 小時,一天可能就有 5 小時的時間無法服務,營運浪費相當可觀。

這次改革,表面上看起來是改善使用體驗,但在營運層面,真正的意義在於「資產輕量化」。

自主換電、深耕會員,把資源留給忠實鐵粉

換二代車後,使用者可自主換電,讓車輛能 24 小時不間斷出租,發揮 100% 資產效能。租賃電池模式讓 WeMo 不再需要負擔買斷電池成本,節省調度與維修的人力成本。此外,WeMo Fly 的續航力提升至 180 公里,不只提升了營運效能,也讓使用情境更多元。

2022~2025 年,WeMo 用戶平均騎乘時間成長 2 倍以上,為 WeMo 開拓長途旅遊市場,日租包車訂單也在 3 年內成長近 8 倍,2025 年布局至澎湖、綠島等離島站點。

面對市場競爭者眾,WeMo 也開始專注深化會員經營。吳昕霈表示,過去市場充斥著廣撒優惠券的行銷手法,用戶甚至可能靠著優惠券免費騎整年,「與其玩補貼戰,我們決定把行銷資源留給在真正愛用 WeMo 的用戶身上。」

於是,2023 年 WeMo 將每分鐘的定價從 2.5 元調至 3 元,「整趟下來可能只會多付 4、5 元,卻能讓公司的體質更加健康。」同時,將資源集中於訂閱制服務 WeMo PASS,透過 99 元低月費和前 3 趟騎乘優惠的設計,回饋給忠實鐵粉。

「這讓用戶在每個月的前 3 趟決策時,絕對不會選擇別人。」劉于遜解釋,WeMo PASS 會員雖然僅占整體用戶 2 成,騎乘量卻是一般用戶 4 倍,也貢獻超過 4 成營收,提高會員黏著度是支撐獲利的重要結構。

10 萬車輛才有規模經濟,與競業聯手加速擴張

然而,只有規模擴大到一定程度,整體營運才會真正站得住腳。吳昕霈曾以全台機車總量估算,當共享服務滲透率達 6%,調度效率與商業模式才有機會發揮規模經濟。換算全台約需部署 10 萬輛共享機車,才足以支撐日常通勤所需。

自創立以來,一代車共計投放 7000 輛、二代車 8000 輛,距 10 萬輛標竿還有倍數努力空間。換二代車後,劉于遜表示,「我們已經有毛利更好的產品,一旦規模放大、獲利的正向迴圈建立起來,系統化管理 8000 輛車和 8 萬輛車,對營運費用其實不會差很多。」

接下來,WeMo 喊出 5 年 5 萬、10 年 10 萬的擴張目標,要加速跨過這道門檻,除了需擴大會員池,提高跨場景使用頻率也成為下一階段策略。

2025 年 11 月,WeMo 進一步與和泰汽車共享機車品牌 iRent 策略結盟。WeMo 以高市占和營運調度能力負責聚焦經營共享機車,iRent 則專注四輪汽車租賃,發揮集團的製造與車源優勢。透過汽、機車的場景互補,雙方得以延長用戶的使用旅程,而非競逐單一趟次租借需求。這次整合預計可為 WeMo 的會員基礎帶來 1.5∼2 倍成長,加速實現擴張目標。

展望 2029 年,劉于遜說,「我們期待到時候走在台北街頭,共享電動機車就像 YouBike 一樣,成為城市日常行動的一部分。」

當第一個進場的人,武器選擇非常有限,一代車雖不盡理想,卻已經是當時的最佳解。

WeMo 威摩科技

創立時間|2015 年
員工人數|130 人
關鍵成績|會員數突破 150 萬,2025 年 Q3 轉虧為盈,營收年增 45%。
營運項目|全球規模最大的共享電動機車品牌,2025 年二代車總投車輛為 8000 輛。

吳昕霈

1980 年生,哥倫比亞大學商學院 MBA 碩士畢業,曾任英特爾資深產品開發工程師、麥肯錫專案管理經理。2015 年創辦 WeMo,現任共同創辦人暨副董事長。

劉于遜

1985 年生,陽明交通大學經營管理學碩士畢業,2011 年創立巧克科技(CHOCO TV),之後持續於 OTT 產業推動原創影音製作,2021 年起擔任 WeMo 執行長。

本文轉載自經理人月刊

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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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