FirstClub di India buktikan quick commerce tak perlu paling laju untuk menang. Fokus pada premium, AI dan pengalaman pelanggan boleh jana nilai lebih tinggi.
FirstClub & Strategi Quick Commerce Premium Bertenaga AI
Sebahagian besar pemain e-dagang Asia sedang berlumba siapa paling laju hantar barang. 10 minit, 15 minit, 30 minit — semuanya tentang kelajuan. Di India, satu syarikat bernama FirstClub ambil jalan lain: kurang fokus pada terpantas, lebih fokus pada premium, kurasi dan pengalaman. Hasilnya? Dalam masa singkat, mereka tiga kali ganda nilai syarikat kepada sekitar USD120 juta, dan baru sahaja meraih USD23 juta pembiayaan Siri A yang dikepalai Accel dan RTP Global.
Ini bertentangan dengan naratif biasa quick commerce: bakar duit untuk kelajuan, kemudian harap unit economics akan “sihat suatu hari nanti”. FirstClub buktikan, kalau model dan operasi disusun betul — termasuk penggunaan AI dalam rantaian bekalan, pemilihan produk dan pengalaman pelanggan — anda tak perlu jadi paling laju untuk menang.
Bagi pemain runcit besar, marketplace seperti Shopee, Lazada, TikTok Shop, ataupun rangkaian pasar raya di Malaysia, cerita FirstClub ini sebenarnya satu blueprint: bagaimana pivot daripada perang diskaun dan kelajuan semata‑mata kepada model premium yang lebih untung dan lebih setia pelanggan.
Artikel ini kupas:
- Apa sebenarnya pendekatan premium FirstClub dalam quick commerce
- Bagaimana AI dan data menjadikan model ini boleh skala
- Pelajaran praktikal untuk peruncit besar & marketplace di Malaysia
1. Apa Yang FirstClub Sedang Buat Berbeza?
FirstClub menjalankan platform quick commerce premium. Bukan sekadar hantar barang dapur dalam 15 minit, tetapi lebih kepada produk terpilih, berkualiti dan margin lebih tinggi, dengan pengalaman pelanggan yang rasa “club” — eksklusif, tapi masih mudah diakses.
Inti model mereka boleh dirumuskan dalam tiga poin:
-
Fokus pada premium, bukan volume murah
Mereka tidak kejar semua segmen. Penekanan pada:- Produk berjenama, gourmet, organik atau import
- Kategori dengan margin lebih tinggi (contoh: kecantikan, kesihatan, makanan istimewa) berbanding hanya barang asas berharga rendah
- “Basket size” lebih besar, walaupun jumlah pesanan mungkin tak setinggi pesaing hyper-diskaun
-
Kelajuan yang “cukup laju”, bukan kelajuan ekstrem
20–40 minit atau penghantaran dalam slot masa tertentu masih dianggap cepat bagi kebanyakan pelanggan bandar. FirstClub tidak obses mengejar 10 minit, kerana:- Lebih laju = lebih banyak dark store, lebih ramai rider, kos melambung
- Kebanyakan pelanggan sanggup tunggu sedikit lebih lama jika kualiti, pilihan dan perkhidmatan jauh lebih baik
-
Pengalaman seperti kelab eksklusif
Walaupun datanya terhad di RSS, logik model “club” biasanya merangkumi:- Program keahlian dengan ganjaran lebih bernilai (voucher tersasar, hadiah premium, early access)
- Kurasi produk berdasarkan gaya hidup, bukan hanya kategori umum
- Sokongan pelanggan yang responsif dan konsisten, bukan sekadar chatbot generik
Realitinya, kebanyakan syarikat quick commerce di Asia terlalu fokus pada “seberapa cepat kita boleh hantar”, sedangkan pelanggan yang paling bernilai selalunya lebih kisah tentang “adakah produk ini berkualiti dan konsisten setiap kali”.
2. Peranan AI Dalam Quick Commerce Premium
Model premium macam FirstClub hampir mustahil untuk di-skala tanpa AI dan analitik data yang serius. Kalau anda cuba buat secara manual, kos operasi akan naik lebih cepat daripada pertumbuhan jualan.
2.1 Ramalan permintaan & pengurusan inventori
Quick commerce bergantung pada stok yang sentiasa cukup tetapi tidak berlebihan. AI membantu:
- Ramalan permintaan mikro mengikut kawasan, hari dan masa (contoh: kombucha dan snack sihat naik mendadak hujung minggu di kawasan pejabat/startup)
- Penyusunan SKU pintar: hanya simpan produk yang mempunyai gabungan bagus antara:
- frekuensi pembelian tinggi,
- margin baik,
- dan kesan “wow” kepada pelanggan premium.
- Pengurangan pembaziran untuk kategori segar melalui model ramalan yang menggabungkan cuaca, musim perayaan dan trend sosial.
Untuk rangkaian runcit besar di Malaysia, AI ramalan permintaan ini sudah mula digunakan oleh pemain seperti Lotus’s, Jaya Grocer (di bawah Grab) dan beberapa jenama farmasi besar. Bezanya, quick commerce memerlukan ramalan hingga ke tahap zon penghantaran, bukan hanya per cawangan.
2.2 Harga dinamik & marjin sihat
Strategi premium bukan alasan untuk harga “cekik darah”. Pengguna sekarang sangat celik harga. AI digunakan untuk harga dinamik yang adil dan menguntungkan:
- Menetapkan harga berbeza mengikut kawasan, masa dan keanjalan permintaan
- Membezakan antara produk “magnet trafik” (margin rendah tapi tarik pelanggan masuk) dan produk “profit driver” yang menampung keseluruhan bakul
- Menentukan promosi yang betul untuk pelanggan yang betul, bukan blasting kupon kepada semua orang
Dalam konteks Malaysia, marketplace besar sudah guna dynamic pricing untuk perang harga. Bezanya, model premium patut guna AI untuk mengelak perang harga, bukan menyertai. Fokuskan pada nilai tambah, bukan diskaun maksimum.
2.3 Personalisasi pengalaman pelanggan
FirstClub diposisikan sebagai platform premium. Untuk betul-betul rasa premium, setiap pelanggan perlu rasa: “Apps ni faham aku”. Di sinilah AI personalisasi berperanan:
- Rekomendasi produk berdasarkan sejarah pembelian dan isyarat tingkah laku (scroll, klik, add to cart tapi tak beli)
- Bundling pintar: cadangkan set “kombinasi bijak” — contohnya, pelanggan beli pasta premium, sistem cadangkan sos, keju dan wain yang sesuai
- Segmentasi pelanggan: AI kenal pasti:
- Pelanggan masih harga-sensitif tetapi suka premium secara selektif
- Pelanggan “luxury-on-demand” yang sanggup bayar lebih untuk kelajuan dan kemudahan
Most companies buat kesilapan treat semua pelanggan sama. Untuk model premium, itu hampir pasti buang duit marketing.
2.4 Automasi operasi & gudang
Quick commerce yang baik nampak ringkas pada pelanggan, tapi sangat kompleks di belakang:
- Susun atur dark store dioptimumkan oleh AI untuk kurangkan masa picking
- Sistem route optimization untuk rider pilih laluan terpantas mengikut trafik semasa
- Alert automatik bila servis level jatuh (contoh: masa penghantaran meningkat, kadar pembatalan naik)
Walaupun banyak rangkaian pasar raya Malaysia belum ada dark store di skala besar, ramai sudah mula guna “store as a warehouse” untuk pesanan online. AI boleh membantu menentukan:
- Cawangan mana yang patut dijadikan mini-hub quick commerce
- Lokasi sesuai untuk micro-fulfillment centre jika permintaan naik
3. Apa Maksud Kenaikan Valuasi FirstClub Untuk Pasaran
Pelaburan USD23 juta Siri A dan kenaikan valuasi ke sekitar USD120 juta bukan semata-mata angka. Ia memberi beberapa isyarat penting kepada pemain runcit dan e-dagang serantau:
-
Pelabur mula penat dengan model bakar duit berasaskan kelajuan semata-mata
Mereka lebih minat pada syarikat yang jelas jalan ke arah keuntungan, dengan unit economics terkawal. -
Model premium + AI dianggap scalable
Jika tidak, firma seperti Accel dan RTP Global tak akan berani masuk awal. Mereka nampak potensi untuk:- Kembangkan ke bandar lain tanpa melambung kos per pesanan
- Cross-sell kategori margin tinggi lagi banyak kepada pelanggan sedia ada
-
Pasaran mula hargai pengalaman, bukan hanya “termurah & terpantas”
Ini sejajar dengan apa yang kita nampak di Malaysia:- Segmen B40 mungkin kekal fokus diskaun dan barangan asas
- Tetapi segmen M40 dan T20 di kawasan bandar sudah sanggup bayar lebih sedikit untuk keselesaan, konsistensi dan “feel good factor” semasa membeli.
Bagi peruncit besar, mesejnya jelas: jangan letak semua bajet digital anda pada platform yang berlumba murah dan cepat. Bangunkan juga satu laluan premium yang lebih untung, dengan sokongan AI.
4. Pelajaran Untuk Peruncit & Marketplace Di Malaysia
Inilah bahagian paling penting: apa yang syarikat di Malaysia boleh buat sekarang, bukan sekadar kagum tengok kejayaan FirstClub di India.
4.1 Kenal pasti segmen premium anda dahulu
Bukan semua pelanggan perlu disasarkan. Langkah pertama:
- Guna data sedia ada (POS, e-dagang, program kesetiaan) untuk cari siapa:
- Kerap beli produk import / organik / jenama A-tier
- Ada purata nilai bakul tinggi
- Tingkat pembelian stabil sepanjang tahun
- Bentuk “cohort premium” dan analisis tabiat mereka: jam biasa membeli, kategori kegemaran, sensitiviti diskaun.
Dari sini barulah masuk fasa quick commerce premium: tawarkan servis penghantaran lebih cepat dan curated khas untuk mereka.
4.2 Mulakan kecil dengan zon quick commerce terpilih
Tak perlu buka dark store di seluruh negara. Pilih:
- 1–3 kawasan bandar padat (contoh: Lembah Klang, Iskandar Puteri, pusat bandar Pulau Pinang)
- Range produk terpilih yang memang laku dalam data anda
- Sasaran SLA penghantaran yang realistik (contoh: 45 minit – 90 minit) dengan kualiti tinggi
Gunakan AI untuk mengurus stok dan permintaan di zon ini. Uji A/B:
- Koleksi produk
- Struktur harga
- Tawaran keahlian dan ganjaran
4.3 Bangunkan “tier premium” dalam apps atau laman web
Tak semua peruncit mampu bina apps baru hanya untuk premium. Cara praktikal:
- Tambah tab atau kategori “Premium / Curated / Signature” dalam apps sedia ada
- Tawarkan manfaat eksklusif seperti:
- Access kepada produk limited
- Sokongan pelanggan prioriti
- Pilihan penghantaran lebih cepat untuk kawasan tertentu
Ini jauh lebih murah daripada bina platform baru dari kosong, tapi masih membenarkan anda bereksperimen dengan positioning premium.
4.4 Guna AI untuk kurasi, bukan hanya untuk iklan
Ramai syarikat guna AI hanya untuk iklan dan kempen performance marketing, sangat sedikit gunakan AI untuk kurasi pengalaman produk.
Beberapa langkah praktikal:
- Latih model rekomendasi pada data transaksi anda sendiri, bukan hanya data klik iklan
- Biar AI cadangkan koleksi “Top Picks Malam Jumaat”, “Pilihan Office Pantry”, “Gaya Hidup Sihat” berdasarkan corak pembelian sebenar
- Jalankan personalisasi di dalam apps/website dulu, baru bawa insight itu ke kempen iklan luar
Model premium akan rasa jauh lebih autentik bila pelanggan nampak kurasi yang masuk akal dengan kehidupan mereka, bukan sekadar “produk popular”.
4.5 Ubah mindset KPI: dari volume kepada nilai seumur hidup
FirstClub memberi petunjuk jelas: menang bukan bermaksud paling banyak pesanan, tetapi paling banyak nilai per pelanggan sepanjang masa (customer lifetime value).
Pantau metrik seperti:
- Purata nilai bakul pelanggan premium vs pelanggan biasa
- Kekerapan pembelian per bulan
- Peratus pelanggan yang kembali dalam 30/60/90 hari
- Margin kasar per kategori dan per segmen pelanggan
AI boleh membantu memodelkan siapa pelanggan bernilai tinggi dan apa yang perlu dibuat untuk kekalkan mereka.
5. Ke Mana Arah AI Dalam Retail & E-Dagang Seterusnya?
Dalam siri AI in Retail & E-Commerce (Large Chains & Marketplaces), satu corak yang semakin jelas ialah: pemain yang menang bukan semestinya yang paling besar, tetapi yang paling bijak guna data dan AI.
FirstClub hanyalah satu contoh di India, tetapi trendnya global:
- Marketplace besar guna AI untuk inventory forecasting dan dynamic pricing
- Rangkaian pasar raya guna AI untuk automasi gudang dan pengisian rak
- Jenama D2C guna AI untuk segmentasi pelanggan dan personalisasi produk
Model quick commerce premium macam FirstClub tunjuk satu perkara penting: AI bukan hanya tentang menjimatkan kos, tetapi juga mencipta proposisi nilai baru — pengalaman membeli-belah yang lebih terkurasi, lebih eksklusif dan, akhirnya, lebih menguntungkan.
Bagi mana-mana peruncit besar atau marketplace di Malaysia, soalan yang patut anda tanya sekarang bukan “Patut ke saya ikut trend quick commerce?” tetapi:
“Segmen premium mana yang saya boleh bina, dan bagaimana AI boleh jadikan ia cukup tersusun untuk menguntungkan?”
Sesiapa yang berani uji strategi ini tahun depan — bermula dengan satu dua zon, disokong AI dan data yang betul — akan berada selangkah di hadapan apabila pelanggan bandar semakin bosan dengan perang harga tanpa penghujung.