【電子商務實戰講堂 之九】Glamabox.com─名模 Lisa S. 將試用包模式 Birchbox.com帶入台港
【電子商務實戰講堂 之九】Glamabox.com─名模 Lisa S. 將試用包模式 Birchbox.com帶入台港
2012.03.07 | 科技

因為上一篇寫了 「潔西卡艾芭投身電子商務」 ,我就認真的跑去找了一下「演藝圈名人投資」這一塊結果發現還不少,不管是 Lady Gaga 還是艾西頓。庫奇,好萊塢的明星在做網路投資的還真的很多,美國可能對於這塊因為走的比較前面吧,反正他們大明星有些錢也賺的很多了,還不如異業結合順便把自己影響力也混進去還可以提昇網路服務的知名度,這樣何樂而不為呢?

最近在香港,帥哥明星吳彥祖的名模太太Lisa S. 也參與了一個女生護膚保養美彩妝試用包的月訂閱制服務,並且已經悄悄的來到台灣,不只在香港提供服務,他們的服務方式是註冊時完成簡單的問卷,每個月 NTD 388元並依照你的膚質還有喜好寄送一盒精美且裝有數種美彩妝保養的試用品,而這些用品都是由 Lisa S.與團隊根據自身經驗親自挑選,會員並不需要回覆試用意見。目前 Glamabox.com 募資已有400萬美金,並且迅速的增加其會員規模。

試用大隊的相反,是一個服務 我想我們大概都知道,通常一般的網站都喜歡試用做開箱文,接著做吸引民眾做銷售。因為以往的概念都認為要銷售財貨才能交換金錢,在我的認知中,那已經是上一代的產業了,這次他是一個服務。從經營團隊上根據自身經驗挑選商品,並且不用回覆試用意見,得到的是一個「明星與專業團隊親自為你挑選適合商品」的服務。自從網路進入我們的生活,我們已經不只是在網路上購買我們要的物品,既然我們可以在網路上買一個幫我們寄送EDM給客戶的服務,為什麼不能買一個這樣的服務呢?

把試用包O2O的服務搬到網路上 通常這種的試用包的服務是這樣的,給你一個coupon卷,叫你到指定地點的專櫃去換,接著你要填寫一些資料交換試用產品,櫃檯小姐也會順便給你一個建議跟產品選擇,「以試用包換客戶資料」然後廣告,或是賣你產品以及以後你會再回來買產品,這是一個O2O(online to offline )的作法。而這次把它搬到網路上一切都解決了,消費者也可以直接在網站上買你試用過完整大份量包裝的產品,這個獲利模式就包括了,月費,品牌商的廣告,還有線上購物的

愛惜羽毛的認真事業 Lisa S.已經在模特兒屆闖蕩多年,老公帥哥吳念祖也是知名的名人,他們的形象都很好並且把這家公司認真的擴散到他們都有影響力的國家,從香港開始到台灣,並在今年也要進入中國大陸,價錢便宜到NTD 388 一個月的月費制,大概在臺北東區吃一餐晚餐的那就已經吃掉了,對女生來說怎麼可能不買單。從服務到產品競爭力到行銷全部都解決了。

我個人覺得「把實體產業上的服務搬到網路上」已經開始越來越多了,因為現在網路就是我們的生活,除了電腦還有手機所以我們幾乎隨處不上網,一定還會有越來越多的服務會藉由幾乎無接縫的上網體驗,有更多的商務發生,如果您有其他idea ,歡迎您在下面與大家分享。

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

Max的網誌

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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