寶雅為何從三輸變資優生?5年重返百貨股王,拆解「先減法、再加法」4個轉型關鍵
寶雅為何從三輸變資優生?5年重返百貨股王,拆解「先減法、再加法」4個轉型關鍵

百貨股王寶雅在面額變更「1拆10」前股價創歷史新高,7月29日是舊股流通最後一天。曾在5年前因電商落後、新事業失利陷入低谷的它,如今翻身跑贏整體零售市場,它做了什麼?背後真正原因,是一場從店型、會員經營到自有品牌挖深護城河的轉型布局。

5年前曾經跌落神壇的百貨股王,如今怎麼又飛回來了?這,恐怕是近日寶雅投資人與死忠消費者們的共同疑問。

7月6日,寶雅股價盤中一舉衝上767元,改寫掛牌以來的歷史新高。即便隨後幾週台股劇烈震盪,大盤一度崩跌逾6.5%、寫下史上最大單日跌點紀錄,寶雅當天卻僅微跌約1.3%,抗跌程度優於大盤。

這一漲一守之間,市場議論紛紛:這家向來低調、幾乎從不受訪的公司,究竟為何突然大爆發?

為何大爆發?3個「看似合理」的解釋

有趣的是,連它自己都答不上來。

商周直接詢問寶雅內部,答案坦白得出人意料:「我們也還在研究!」據了解,股價創新高那幾天,寶雅內部還曾開會「找原因」,翻遍近期報導,想確認是不是發生了什麼事,才引發市場熱烈回響,結果,什麼都沒有。

商周遍訪多位分析師與同業,發現有3個理由乍看都說得通。

首先,是「1拆10」。由於寶雅即將進行股票面額變更,每股由10元降至1元,以近期股價來換算,過去買一張得花六十幾萬元,變更後僅需六萬多元,明顯降低散戶的心理門檻。而7月29日正是舊股流通的最後一天,股民們的購買意願可能上升。

緊接著,是今年5月的董事改選,8席董事中,獨立董事增至6席,被外界解讀為家族色彩更加淡化、更接近資本市場與專業經理人制。最後,則是它「夠穩」:一般來說,當市場震盪激烈時,營收獲利與需求面都穩定的民生企業,往往被視為防禦股,成為資金的避風港。

大會計師解讀財報3張表:標準資優生!

但這些是真正的原因嗎?

資誠會計師事務所前所長張明輝直言,財報裡的答案就很明顯:「寶雅的損益表、現金流量表、資產負債表都很漂亮。就這3張表來看,它是標準的資優生!」

他分析,寶雅毛利率在近3年內,從43%拉升至45%左右;推銷費用率穩定控制在26%上下,管理費用率則持續下修,代表隨著它的店數增加,管理費用正在持續降低。且民生通路的現金流屬於「先收後付」,資本支出穩定,又從未現金增資,EPS連續5年成長,光是2021年迄今,EPS就已經從18.25元增加到近30元。

他坦言, 投資人確實喜歡在動盪時期,把獲利穩定的民生股視為避風港,但寶雅的獲利結構仍在持續改善、成長依舊明顯,比起電信股、金融股那種標準防禦標的,它依舊算是成長股 。但他也強調,1拆10並不會改變股票本身的價值,「就像一個圓形披薩,切成四片或十二片的意思,其實是一樣的!」

但拆分確實會帶來幾個好處:一是增加股票的流通性,因為不少台灣人不敢購買破百元的高價股,拆分有助於買氣;二是股東人數一多,基數穩定,有助於股價抗跌;三則是民生類股特有的「品牌忠誠度」效益——當你持有寶雅的股票,想買一罐乳液時,就會更傾向前往寶雅,而非康是美,因為感覺「同步在為自己賺錢」。

先減法、再加法,擺脫「三輸」窘境

其實,不過5年前,寶雅曾一度深陷股價、營收、獲利三輸的窘境:投入電商太慢、力推的五金百貨「寶家」定位模糊,2021年淨利甚至出現9年來首度衰退。當時,業界犀利評論它「採購能力極強,卻疏於經營會員服務」、「別人都在做元宇宙了,它才剛開始做App和電商!」

5年過去,現在的寶雅,至少出現了四個明顯轉變。

第一、翻轉展店邏輯。 過去,寶雅曾依照人口密度來推估,全台的店數天花板大約在400間左右,如今卻早已超過470間,更將展店目標調升至800店。關鍵原因,就在POYA Beauty美妝店型。

原來,以往的寶雅街邊店多落在300到400坪之間,占地寬廣;美妝店型則只需100坪左右,因此更能輕鬆塞進百貨公司、購物中心或車站內,同時也從「什麼都賣」,改為聚焦在保養、美妝、醫美等品項。這3年,POYA Beauty占總店數的比重,已經從去年的34%提高到近5成。

第二、果斷撤離五金市場。 疫情前,寶雅曾喊出「女生逛寶雅,男生逛寶家」,大動作開出五金店型寶家POYA HOME,被認為是要和小北百貨、振宇五金等同業一較高下。然而近兩年,POYA HOME不僅多店封館出清,品牌定位也逐漸轉型為居家生活用品,不再與五金掛鉤。

「寶雅的女性顧客占比九成,年齡集中在18到40歲,這才是我們擅長的族群,」一位內部主管透露,由於五金消費頻率太低、男性根本不太辦會員,再加上競爭對手的五金品牌形象深植人心,他們決定不再戀棧,盡快抓回主場優勢。

一成金卡會員貢獻4成營收、自有品牌變主力

第三、全力經營會員。 曾被嘲諷「數位發展太慢」的寶雅,近年卯足了勁,衝刺會員經營。如今,它的金卡會員僅占會員數約1成,卻貢獻近4成營收!

它具體做了哪些事?除了盡量鼓勵電商消費者「到店取貨免運」外,它也努力擴充點數應用的場景,目前,寶雅點數已經能兌換全家便利商店、kkday點數,甚至能兌換亞洲萬里通的哩程。

此外,金卡會員獨享的POYA GIFT,也受到業界肯定——每個月,金卡會員只要有一筆不限金額的線上消費,打開App,就能回店裡兌換一個儀式感十足的粉紅禮物盒,內有4到6種小商品,例如乳液試用包、卸妝油旅行組或洗衣膠囊。

「後台數據顯示,會員只要到店裡領禮物,幾乎都會順手再買別的東西!」該主管告訴商周,金卡會員代表已是忠實顧客,「一個顧客,如果能從每個月花1000元,因為多來店一次而變成1500元,就差很多了!」

第四、把會員數據轉化成更大的商機:自有品牌。

原來,寶雅早在20年前就建立起POS系統,累積了大量關於「女性顧客偏好」的數據,細節之多,就連髮夾上該放水鑽還是花朵、哪種顏色和尺寸的毛巾最受歡迎,他們都有資料可調閱。

既然有廠商資源,又有市場第一手情報,幹嘛不自己生產就好?也因此,他們在疫情期間推出首支自家的美容保健飲品,隨後又推出69元的免洗浴巾、免洗床單等,切中消費者重視健康和衛生的新需求,如今,已發展出7大系列自有商品,共通點是:直接與廠商開發、高CP值。業界推估,也為公司帶來高毛利。

儘管寶雅不願透露自有商品的營收貢獻占比,但他們形容,這類商品「成長速度非常快」、「每個月都會有新品,是近年的成長主力」。

新挑戰:對手康是美引進韓國Olive Young

只是,資優生也有隱憂。除了少子化、缺工這兩項零售業共通議題,更有來勢洶洶的對手。

去年12月底,康是美已把韓國第一藥妝通路Olive Young的4大自有品牌打包進台灣,更喊出要拓展「Olive Young專區」到全台120家門市。過去,寶雅靠自己選品、以「品項多、選擇廣」取勝;如今對手直接握有韓國龍頭的獨家代理,形同劃開了一條較難複製的戰線。

2025年,台灣綜合商品零售僅成長3%、百貨業不到1.5%,寶雅營收卻年增7.2%,比總體市場高出逾1倍。它深耕女性市場二十餘年,已經把自己的護城河挖得越來越深。

未來,面對股價1拆10、以及預期將湧入的新投資人,這家向來沉默、保守、幾乎不對外發言的公司,會不會再度出現新的變革?不妨拭目以待。

本文出自商業周刊,原文標題為:寶雅1拆10助股價衝新高?從「三輸」變資優生,背後護城河揭密

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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