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蝦皮、Coupang為什麼都要在你家巷口開店?帶你了解電商物流「快」策略

2021-12-01 數位時代 程倚華
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如何做到最有效率的電商快速到貨服務?外送平台從送餐做起,逐漸養成消費者拿起手機下單之後,1 小時內就能在家享用美食的習慣。不難想見,當餐點轉換、延伸至其他商品,同樣的生意模式確實會對電商構成不小的壓力。

為了做到更快速到貨,電商紛紛著手優化自家的倉儲物流系統。若送貨時間要更短、速度要更快,何不直接把出貨倉儲或取貨點直接設在消費者家巷口?

延伸閱讀:蝦皮店到店狂開 40 家!看似和超商搶生意,其實另有盤算?專家解讀

過去一年來,來自新加坡的蝦皮購物(Shopee),以及來自韓國的酷澎(Coupang)在台灣的布局,都分別以不同的形式,體現類似的「前置倉」電商概念。在台灣的電商市場,超商到店取貨是完成最後一哩路的重要途徑。資策會產業情報研究所(MIC)的調查指出,有 85.9% 消費者最偏好超商取貨,是排名第一的電商物流方式。

2021 年 8 月,蝦皮在台灣推出「蝦皮店到店」服務,正式插旗最後一哩路,搶攻終端物流戰場。

蝦皮店到店狂開 40 家!是和超商搶生意,還是另有盤算?專家解讀
蝦皮推出「蝦皮店到店」服務,除了省下與超商合作的成本外,也能吸引消費者目光。
周頌宜攝影

蝦皮找上美廉社,廣布店到店有什麼優勢?

如今在北台灣,眼尖的消費者應該已經陸續在街道上看見「蝦皮店到店」的門市。內部空間大約 10~50 坪大小不等,除了擺放等待買家取件的電商包裹之外,也有銷售零食、飲料或菸品。在推出初期,還祭出免收寄件費優惠。

電通智能中心智庫負責人楊少夫分析,對於超商業者來說,店到店物流服務是瞄準來客到店取件並進一步消費,但是 蝦皮經營實體店,應是出於「控制物流及成本」和「吸引消費者目光」兩大考量。

透過自營店到店物流,蝦皮不但對於到貨速度掌握度更高,也有更多籌碼與超商業者協商物流費用,進而更彈性地推出各種免運行銷方案。另一方面,目前在市場上還沒有其他電商平台推出類似服務,使得蝦皮店到店成為一項特色服務,可以引發市場討論,吸引消費者嘗試。

自蝦皮推出店到店門市後,短短 3 個月已展店到 150 間。之後又找上台灣分店數第二的超市美廉社合作,打造結合店到店寄、取貨櫃檯的店型。第一間店已於 2021 年 11 月在新北市五股區亮相。

美廉社_蝦皮店到店_2021_11_17_蔡仁譯攝-14.jpg
蝦皮運用大數據,分析消費者需求熱區,選擇「前置倉」設置地點。
蔡仁譯攝影

美廉社母公司三商家購董事總經理邱光隆指出,選在五股主要是透過蝦皮的大數據發現,周邊區域正是需求熱點,預期未來每天大約會收 200 個包裹,也可望為美廉社帶來 20% 的來客成長。

現階段彼此的分工是由美廉社提供空間、人力與金流服務,蝦皮負責處理後端的物流配送。 預估到 2021 年底,會再拓展 4~5 間類似的示範店型,地點以台中以北為主。直到 2022 年 2 月底,完成初步測試之後,將再評估下一個階段的合作模式。

無論是蝦皮自有的店到店門市,或與美聯社合作的據點,目前均集中在北台灣,蝦皮的前置倉策略要看到完整成效,讓買家、賣家更有感,下一步還必須追求在全台有更高的滲透率。在最後一哩路物流上,包括 momo購物網、PChome 等台灣本土電商平台,多是與第三方物流合作,自營車隊占比都在 20% 以下。但電商雙雄未來都要提升比率,原因在於對配送服務、速度的掌握度。

美廉社_蝦皮店到店_2021_11_17_蔡仁譯攝-4.jpg
蝦皮與外部通路合作,做到快速拓展服務店點。
蔡仁譯攝影

主打 10 分鐘到貨,Coupang 能搶下市場?

於 2021 年 7 月登台的韓國最大電商、有韓國亞馬遜之稱的 Coupang,自 2010 年創立以來,便積極在當地市場斥資打造倉儲物流相關設備。

截至 2020 年底,在韓國超過 30 個城市中,共計擁有逾 100 座物流中心,相當於韓國 7 成人口都在 Coupang 物流中心 11 公里的覆蓋範圍內。再加上旗下陣容龐大的「物流士」,在面積約為台灣 2.76 倍的韓國,Coupang 可以做到 24 小時內送達 99.3% 訂單。

Coupang
Coupang先搶攻人潮密集區域,做到部分地區快速到貨。
Coupang

進軍台灣後,Coupang 自知龐大的基礎建設無法一蹴可幾,依然將「快」視為優先要務。

延伸閱讀:雙 11 來襲!快遞又要塞爆?廠商送貨新解法:即時物流 3 大特色

第一步是瞄準生鮮商品配送,先在台北市中山區和大同區展店,在靠近消費者需求的地方建置前置倉,設法做到 10 分鐘快速到貨。目前服務範圍已擴大至台北市 5 個行政區,以及新北市中和區,標榜 10~15 分鐘到貨。

商發院國際數位商業研究所所長戴凡真觀察,Coupang 目前在台灣的布局仍以吸引資本市場關注的目的居多,「想讓投資人知道,它有在經營亞洲重要市場。」至於這家來自韓國強大電商,是否可以在台灣市場攻城掠地,還需持續觀察。

電商快商務Tips

1. 運用大數據,分析消費者需求熱區,選擇「前置倉」設置地點。
2. 與外部通路合作,做到快速拓展服務店點。
3. 先搶攻人潮密集區域,做到部分地區快速到貨。

金範錫_Coupang執行長
韓國電商Coupang執行長金範錫。
Coupang

Coupang

負責人: 執行長金範錫
成立時間: 2010 年
轉型快商務成績: 在雙北 6 個行政區設立前置倉,標榜消費者下單後,最快 10 分鐘到貨。

蝦皮共同創辦人_李小冬_Sea Group
蝦皮共同創辦人李小冬。
Sea Group

蝦皮

負責人: 共同創辦人李小冬
推動快商務時間: 2021 年
轉型快商務成績: 北台灣蝦皮店到店門市達 150 間,與美廉社合作的蝦皮店到店示範店,預計於 2021 年底再拓展 4~5 間。

(本文出自數位時代)

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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。

擎昊
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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