谷元宏指出,零售電商的兩個重點:資訊流、物流。前者讓網站、APP 運轉敏捷、查詢快速,更能將數十萬筆資訊做數據學習,轉化為客製化的消費商機;後者則是實體物流,從倉儲、配送、準點抵達、後續可能退貨等,如何透過數據在有限的貨架精選上架商品,並對百萬用戶提供各種物流組合,挑戰更大。因此,即使MOMO 是數位原生企業,仍在持續數位轉型,妥善分析大量數據,以提升客戶的消費體驗,為環境帶來正面效益,並帶動周邊生態系互利。
他以「包材建議專案」為例,透過資訊團隊親自走進物流現場,與包裝人員共同討論商品和包材尺寸等歷史數據,開發出包材模擬算法,讓包裝人員收到訂貨單時,就能直接依據演算出的建議,立即知道該運用哪種紙箱、哪個生物可分解的環保袋,藉此完成精準包裝,提升效率。谷元宏還特別要求將環保袋的使用也納入演算法計算,以落實節能減碳。「銷量預測專案」則鎖定提供顧客體驗。透過消費者的購物和瀏覽紀錄、商品進貨週期、行銷活動檔期等資料,開發模擬演算法,期望在不同倉庫備足各項商品,以滿足消費者需求。谷元宏說,人的消費習慣,可能有週期,也有各種促銷等因素,唯有更多數據來源,方能越趨精準預測。
既然人才是數位化的關鍵,MOMO 格外重視內部人才培養。谷元宏表示,MOMO 從職位需求對應人格特質來招募,同時,提出「菁英人才計畫」訓練優秀員工,是非常好的學習機會,對於自我目標清楚、挑戰進階職位的人才來說,是快速晉升的管道。IT需要相當專業度,則為對外延攬人才。