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家樂福收購頂好,為什麼全聯沒在怕?用 3 大策略坐穩超市龍頭

2020-06-23 採訪‧撰文 陳彥丞
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家樂福集團在 6 月初宣布以 32 億元收購頂好與 Jasons 超市,為零售市場投下震撼彈。台灣的超市版圖是否會就此洗牌?對此台灣超市龍頭全聯福利中心(以下簡稱全聯)並不擔心,總經理蔡篤昌表示,當初確實有考慮過收購頂好及 Jasons,「買到的話很好,但沒買到也不可惜。」

延伸閱讀:震撼彈!家樂福砸 32 億併購頂好、Jasons,直接超過「它」成業界第二

這句話的背後,是蔡篤昌對全聯這幾年市場布局的信心,也很清楚自家的策略方向。提到這筆引發市場關注的交易,蔡篤昌指出,全聯已經擁有超過 1000 間門市,對比頂好加上 Jasons 的 244 間門市,即便成功併購、帶來店數增長效益不太明顯。另外,頂好既有的門市坪數都不大,並不符合全聯現階段的展店方針。

店數與店型並非理想標的,現階段仍想挑 300 坪上下店面

全聯行銷部協理劉鴻徵補充,他們目前掌握度最高的是 300 坪上下的標準店型,店面太大其實不利陳設、消費者也會逛得很累,小型店雖然可以提供便利性,卻很難體現全聯完整的服務,像是生鮮、乾貨、咖啡、麵包等等,目前小店型還是超商更占經營優勢。因此現階段仍以停車便利的標準店型為主。

另外,問到家樂福本身與便利購,都有部分門市提供 24 小時服務,會不會是對手的優勢?蔡篤昌觀察,其實從晚上 10 點多之後到早上,這段期間通常只占門市業績 15~17%,再綜合考量人力、管理成本未必划算,現階段還不會加入行列,但也沒有徹底排除可能性。

PX Pay 下載數即將突破 700 萬,累積超過 30% 年輕會員

回到全聯本身培養的實力,劉鴻徵先提到今年上半情疫情,其實帶給他們正面影響,尤其當民眾減少外食、回家自己煮,最顯著的效果是生鮮類產品業績成長了 30%,為此他們推出多項跟料理有關的行銷影片,包括可簡單煮飯的「一分鐘料理王」、鼓勵父親回家做菜的「爸爸回家做晚餐」等,鼓勵消費者疫情結束之後,繼續維持在家煮飯的習慣。此外,他也分享全聯數位轉型上的 3 項成績單:

1. PX Pay 使用率已突破兩成

全聯在 2019 年推出的行動支付 PX Pay 下載數已經將近 700 萬,預計年底可挑戰 800 萬次,而受惠疫情民眾更青睞使用非接觸的支付方式,使用 PX Pay 支付的消費者已經來到 24%,全聯董事長林敏雄更喊出年底使用率到 40% 的目標。

至於 PX Pay 未來發展方向,因為他們主要客群年齡偏高,是對價格相對敏感的族群,劉鴻徵指出,「有感的消費回饋」還是吸引力十足,但不免增加行銷成本。因此,他們的回饋方案通常都會設定門檻,像是滿 400 元贈 100 點,藉此拉高客單價。

2. PX GO!提領件數攀升,跨店寄杯帶動咖啡成長

2019 年 11 月上線、主打線上購買可以線下分批取貨的服務 PX GO!,5 月的每日平均取件數已經達 13 件,較去年啟用時已經漲 3 倍,其中以鮮食類別為主力,大約占 66% 左右,而此服務帶動最多單日;單店銷售額的則是咖啡,較去年同期增加 20%。

3. 全聯幫你外送,年底正式上線

PX GO!是全聯進攻電商的前置策略,下一步是以各門市為核心發展實體電商,消費者線上訂貨之後,由鄰近門市負責出貨。劉鴻徵指出,這連帶要改變許多後勤流程,像過去是先手寫貨單、再 key 到電腦叫貨,但這可能會造成線上、線下貨量不同步,門市已經賣掉貨品,結果線上仍顯示有貨,他們已經在建置新的經、銷、存系統。

未來全聯預計提供消費滿額,享受免費機車宅配服務,前期因為成本考量,還不會馬上自組車隊,但也不打算與現有外送合作,而是結盟快遞、物流業者,並搭配自家的物流車。

林敏雄指出,現在全聯每天來客數約 150 萬人,有 90% 消費者已經加入會員,除了基本盤的婆婆媽媽,目前 39 歲以下的會員數量也來到 32%,較去年同期成長 9%,未來會繼續鞏固基本盤,並持續加速數位轉型,全年業績則朝 1400 億元努力。

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

擎昊
Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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