【Mr.6】Stage Stores專找「小鎮」開品牌衣服店，一招一式擋掉所有競爭者|數位時代 BusinessNext

最近看到一篇不起眼的文章，提到了一個很棒的商業模式，或許你已經聽過了。這是在美國一間連鎖「商店」，你說，連鎖商店有何了不起，已經這麼多了，還有什麼好開的？

這家連鎖店叫做「Stage Stores」，目前在美國各地已有超過800家分店，主要賣「衣服」，各式各樣的衣服、襪子、鞋子。為何這間賺錢的連鎖商店，至今仍「沒沒無名」？品牌也沒打響？沒太多人知道？因為──

因為，他們的800多家店裡，有其中521家店，都不在大城市裡，而是故意選在方圓10 mile內居民只有5萬人不到的「迷你小鎮」。（可能是因為他們都在小鎮，所以連官方網站也做得非常大方、簡約、純樸）

他們的商業模式很簡單，就是「不自己打品牌」，不過，他們賣的衣服，卻都是「品牌衣服」，譬如牛仔褲像Lee、Levi’s、Calvin Klein，或是休閒衣服像Nautica、Dockers、Nine West，還有品牌像是Clinique、Estee Lauder，運動的像Nike，這些品牌的商品，佔了Stage Stores營收的80%以上。

Stage Stores的開店公式就是「小鎮 +品牌衣服」，它的眼睛默默觀察，看到哪裡有機會，就趕快到當地，開一家「分店」。而通常這麼小的一座城鎮，它一定會是「第一家」，而且這麼小的城鎮，也無法讓兩家衣服店同時存活，因為這原因，Stage Stores簡直就像先佔了洞穴的大熊，先到先贏！

沒有直接競爭者，它唯一的兩種「間接競爭者」，只剩兩個：一種是一般的市井小衣店，這些像蟑螂一樣打都打不完，但Stage Stores賣品牌衣服，全部分店統一採購輕鬆達成經濟規模，所以輕鬆獲勝！另一種競爭者是必須開車40分鐘以上才會到的購物商場(mall)，不過，它們太「遠」，大部份當地人會選擇就在當地和Stage Stores買了，不要跑這麼遠了。所以Stage Stores真的進入了「沒有自然競爭者」(no natural competitor)的極詭異狀態！換句話說，Stage Stores可以說完全避免掉現代的商業常常必須血腥競爭的問題！

由於它的世界裡沒有競爭，於是，它可以專心的把該做的事做好。這幾年美國的經濟低迷，但Stage Stores竟然在去年還加開了33家店，在今年也將加開35~40家店，這下終於被美國商界給注意到了，有何種神通廣大的商店，可以這樣在美國本土展店的？

我認為，Stage Stores有以下幾點值得我們學習：

一、找到了一個「勝利組合」(winning combination)，一進場就贏了：Stage Stores基本上就是打「小鎮 + 品牌 + 衣服」，這個組合顯然讓它可以如剛剛所說的，繞過所有競爭，防堵掉所有競爭者，而這種勝利組合，在它還沒做之前，也沒人知道會成功！一做之後，它就是「第一位」，其他人也別想進來玩了！我們可以來想一想，在我們的產業裡，還有什麼「勝利組合」，是一進去就先佔先贏？這樣的贏法真的很讚！，

二、透過「商品」的巧妙錯置，改變了成本、提升獲利：我們知道，現在消費者買東西的價格，其實是成本計算之後的一個結果，但由於現在消費者消息流通，每個商品都有「定價」，這定價對Stage Stores極為有利，因為此定價通常以「城市為準」，因此，Stage Stores賣的「品牌衣服」，即使在鄉間的消費者，仍皆可接受一雙150美元的Nike跑鞋，能買到就應該很高興了！每一家Stage Stores的面積也高達1萬8千平方呎（大約是500坪），成本卻不到城市的幾分之一，由於Stage Stores因此可在其他成本上「省很大」，定價依然不變，而大幅拉高了獲利空間。我們可以想想，我們的「商品」還可以如何巧妙的錯置在消費者面前，讓我們可以利用「固定價錢」的心理學來獲利？

三、找到了一個「大家都需要的niche」：賣衣服，看起來是大家都需要，但在這些小鎮裡，看起來不像雜貨店、生鮮店、甚至家具店一樣「這麼需要」，換句話說，Stage Stores代表的一種大家都還算需要的、但卻有自己「利基」(niche)的方向，因此，據說Stage Stores很多是開在Wal-Mart沃爾瑪旁邊，大賣場雖然賣衣服但都是爛爛的衣，大家買完日常用品，就會來到隔壁的Stage Stores買品牌衣服我們可以想想，還有哪些大家都需要的，是目前沒有專店在賣、大家都忽略的？

四、建立了一個迥異於其他所有商店的文化：其實Stage Stores已是一間上市公司，但它卻和其他大公司非常不同，它的特色，也讓它可以培養一些自己的文化，繼續強化競爭優勢，也讓後人更難完全模仿。比方說符合小鎮的純樸民情，每年的生日，都會送一張小卡片給客戶，再附上10美元的禮券，小小的禮物，讓這些小鎮居民感到「揪甘心」。

2011年的企業已太多，創新商業模式也已經太多，大家都以為美國本土已經沒有零售的機會了，但，偏偏還有像Stage Stores這種令人驚豔的「驚喜」跑出來，誰說創業一定要跑到新興市場，你家旁邊，一定還有機會！

出自Mr.6部落格

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「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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