誠品為何能實現「淨利翻倍」？從2025年財報解讀效率密碼|數位時代 BusinessNext

誠品為何能實現「淨利翻倍」？從2025年財報解讀效率密碼

誠品生活公布2025年度合併財務報告，歸屬於母公司業主的淨利達2,507萬元，較前一年度成長近一倍，獲利倍增的核心，在於營運成本與費用的控管。

誠品「成本控管」有成

攤開財報，誠品 2025 年的合併營收從 68.46 億元微增至 69.72 億元，增幅僅 1.8％。儘管新店裕隆城與台中誠品 480 兩家新店面在2025年合計貢獻了逾 8 億元的營收成長，但這股力道幾乎被其他既有店點的成長停滯所抵銷。這證實，單純靠「店點營收」增加所帶來的邊際貢獻相對有限，誠品2025年真正實現獲利躍升的關鍵，藏在損益表內層的成本清洗中。

誠品獲利倍增的核心，在於營運成本與費用的控管。 財報顯示，總營業費用從 28.26 億元降至 27.16 億元，節省的 1.1 億元支出是利潤翻倍的主因。透過推銷、管理、薪資及折舊成本的全面調降，營業損失由 1.62 億元縮減至 1,231 萬元。在營收近乎持平的情況下，誠品藉由降低費用支出來消化更多業績，成功將營運端的虧損縮小 1.5 億元。

全通路事業群淨利翻倍成長

從部門資訊觀察，這場管理紅利的受益者首推「全通路發展事業群」，其部門營業淨利從 1.11 億元翻倍成長至 2.42 億元，成為撐起集團獲利的鋼樑。旅館與餐旅事業群在同一期間也提升了盈利效率。雖然管理服務收入與利息收入較去年下滑，使得整體營業外收入減少，但營業端的費用控管抵銷了相關缺口。誠品正試圖證明，在零售寒冬中，掌握「極致效率」比盲目追求「規模擴張」更能重塑獲利曲線。

誠品為何能提升管理效率？審計報告顯示，誠品的交易處理高度依賴資訊系統自動拋轉。這項技術特徵使人力與管理成本在店點業績成長時，仍能維持在相對穩定的區間。高度自動化讓誠品得以在兩大店業績成長時，將人力與管理成本有效降低。

誠品 2025 年的獲利成長建立在對現有資產的效率壓榨營收成長的緩慢是一記警鐘，提醒著管理效率的紅利雖能救急，但長期競爭力仍須回歸到既有店點的動能修復。若自動化系統僅發揮精簡成本的功能，而無法有效引導人流至線上商城或低成長店點，管理效率的邊際遞減效應將會增加。

誠品已經完成了第一步的「效率脫胎」，但要真正贏得未來，它必須證明那套被會計師高度關注的自動化系統，不僅能精簡成本，更能轉化為推動營收增長的第二曲線。獲利倍增後的誠品，正處於從「管理效率」邁向「系統成長」的關鍵接力期。

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。

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。

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。

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。

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