【電子商務實戰講堂 之四】滿足女生隨時換季跟上流行─ShoeDazzle.com
【電子商務實戰講堂 之四】滿足女生隨時換季跟上流行─ShoeDazzle.com
2012.01.31 | 科技

以前曾經問過女生一個問題,有能力上百貨公司買流行專櫃服飾治裝,但是大部分還是比較喜歡路邊買或是到師大/士林夜市與五分埔採購地攤貨,他知道上掏寶買一雙仿Ugg的鞋子只要兩三百台幣,而不去買三四千一雙的正版貨。因為不知道這一季買了以後到了下一季、明年同樣時候是否流行?這樣的「投資」治裝費效益太低,風險太高,所以地攤貨雖然耐用性低,卻是他購物的首選,因為多樣性符合他的需求。

ShoeDazzle.com便是有此一特性的佼佼者網站,並在2011年達到約一億美金的營收,目前陸續得到共六千萬美金的投資,他的營運模式是:

1.首先給使用者做「個人時尚偏好」的問卷,了解你的喜歡的樣式與款式,並且了解你的個人尺寸。

2.當你買第一雙鞋起,必須同時預約下個月那雙鞋(付月費39.95美金)。

3.下個月推薦你五雙鞋子,可以選擇直接買其中一雙,也可以下更清楚的指令退回要求再推薦一次給你。

4.若選擇跳過此月,那就下個月再推薦給你五雙,不會被收取月費。

所有的商品並不代理已有的品牌來販售,除了雇用獨立設計師來設計自有品牌自有商品以外,或是由明星名媛主刀,掛名設計商品,並交由工廠代工並「限量生產供應」,並代運給消費者。另外這個網站有一位名媛Kim Kardashian ( 金·卡戴珊,服裝設計師,美國娛樂圈與時尚圈名人)當他們的Co-Founder,所以ShoeDazzle本身在「獨立設計師推薦高跟鞋款」購物網站這件事情上就充滿了話題,滿足了行銷點,並且後來又增加了手提包與珠寶的項目。

這個營運模式的特色在於:


對於喜歡時尚與流行的消費者來說,買了最討厭就是穿出去撞衫撞鞋,這些鞋子是獨立設計款式限量生產供應,數量少不會撞鞋,款式特別也不容易撞鞋,如果加上是明星名人主刀設計更是特別商品,對於消費者來說這種方式雙重滿足了「獨家限量」與「追逐流行」的消費感受。


打著不與其他品牌合作,不代理販售的原因其實就是要建立自有品牌,因為這樣才能降低製作成本。在設計師與股東有著建立自有品牌的名人要素後,限量製作讓庫存降低,我相信限量製作也是跟著會員人數以及購買人數從開賣到熱賣後的不同,另外在依據推薦給會員的款式種類,去調整預期製作的數量,這樣就能穩定往上增加而有最少的庫存,降低電子商務最討厭的庫存風險。


40元美金對於美國的消費來說其實真的不算多,而這些推薦款式的人又是名人與設計師,在時尚圈裡上個月就換流行的款式,下個月就可能退燒。如果只是花費40元美金換雙流行款式的鞋子,剛剛好讓你每個月都有新鞋穿去展示給朋友看,說實在的一點都不算貴,而且這只是女生一個月購物預算裡的某部分而已。


常常我們都會聽到很多網站數據報告會說「每個月的不重複訪問人數」,基本上這個數據在ShoeDazzle.com就應該大略等於月費的訂閱者,而我相信這個「每個月的不重複訪問人數」的「購買轉換率」很高,因為以上提及的「獨家限量」與「追逐流行」還有「便宜換季」等特點吸引消費者購物,所以我認為這是一個很驚人的模式。

但是ShoeDazzle.com雖然看起來在美國相當了不起,但是在UK可踢到了鐵板,ShoeDazzle UK在2012/1/31之後將暫時停止對英國的服務,在ShoeDazzle UK的臉書粉絲專頁上可以看到很多消費者的抱怨,大部分抱怨ShoeDazzle UK服務不好,貨物送錯款式,尺寸送錯,製作成品跟照片差太多等等的問題,另外在ShoeDazzle USA的臉書粉絲專頁上看到好的消費者評價留言比較多,USA的粉絲數是UK的一百多倍,若服務也差的話應該會被灌滿,所以英國當地的服務可能要再檢討,希望有天他們能再度開啟服務。

若您有電子商務或是ShoeDazzle的資訊,歡迎您在下方留言與大家分享討論。

呂元鐘 Max Lu現為Buyble 國際代購2.0 、Buytheway 買物誌

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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