【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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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