【電子商務實戰講堂 之十四】quincyapparel.com ─只問胸圍罩杯手長,降低消費者治裝門檻
【電子商務實戰講堂 之十四】quincyapparel.com ─只問胸圍罩杯手長,降低消費者治裝門檻
2012.04.11 | 創業

謝謝大家長期的收看我撰寫的「電子商務實戰講堂」系列,此系列主要介紹跟電子商務相關的服務,每次我們都會介紹我認為「酷」「新」「成功」的Model與大家分享,謝謝讀者的長期支持,今天又要帶給大家一個新創的網站。

大家都知道女性商品是購物網站消費族群的大宗,而且每個男生都知道大部分的女生每個月要花相當多的費用在治裝,保養等女性用品上,而且這個治裝消費與把自己打扮漂亮的習慣是一種與生俱來的行為,男生則不太一樣,大部分的男生是「目的性購物」,想到需要才要買,但是我們都知道女生「衣櫥裡永遠少一件衣服」。

在服飾的網路購物與銷售上,其實一直無法突破的就是實體店面試穿的這個舊式的消費者習慣,所以一直以來銷售端解決這個問題的方式都是「無條件退貨」,當然有些接受退貨的原因也是因為國家的消費法令,但是我相信大家都能夠了解最主要的還是「擔心消費者因為不能試穿所以不買」,提出的降低門檻方案。

quincyapparel.com 又是一家哈佛校友創的網站,是兩位女生共同創立的。他們專注於上班族女性,並且提供一個非常酷且便利的想法,那就是會問「使用者的胸圍罩杯跟手長」,選購衣服的時候只要選胸圍罩杯與手長這三個選項,另外他們也是大量提供了Quincy Apparel這家公司自己設計的自有品牌的衣服,藉由這些特點在2011年6月開創了這個網站。

女性身材與購物的問題

為了這個議題,我去訪問了一些住在國外過的東方女孩,這些朋友大致上告訴我,的確如果有身高體重手長加上胸圍,應該就能幫這個消費者配衣服,因為有些女生胸圍太大所以襯衫扣不住,或是有些女生因為胸圍太小造成衣服剪裁與設計的效果搭配不出來,可以解決一般上班族套裝穿起來搭不搭配的效果,製造專業與有精神的形象,選擇這些不同的參數挑衣服,就能為這些消費者找到消費者適合的衣服。

自有品牌購物加上對消費者的服務

「我們知道許多的衣服銷售,都想要把高矮胖瘦塞進廠商提供的幾個號碼裡」,「但是我們認為每個人都是獨一無二的的身材」,我認為這是一件非常了不起的想法,很久以前銷售者習慣「叫使用者去適合銷售的衣服」,而不是反過來「去賣使用者需要且適合本身使用的衣服」,這是一種不同的想法與加值的服務,讓消費者更懶的去比對每種不同的Size,不同衣服的版型。

但是你說這樣的營運方式有沒有危險,有的。

銷售者方會習慣成為「叫使用者去適合工業化生產銷售的衣服」,原因是因為製作成本,銷售方習慣了「先做衣服」降低每次的板型才去行銷且賣,但是 quincyapparel.com 正在走一條很不一樣的路,雖然初期成本很高,就像 quincyapparel.com 現在只有提供夾克銷售一樣,因為既然要符合所有的使用者最合身的穿著,這是不容易的,因為光是胸圍乘以罩杯再乘以手長的選項,大概就會跑出個三十幾種Size款式,這很傷製造成本。但是這個方式能夠將消費者越來越懶的黏在你身上,他再也不用挑衣服,並且再也不害怕這個Size是否適合我自己,只接受網站提供的方案,並且因為習慣所以網站行銷成本越來越低,某種程度上這樣的模式是在Hack消費者買衣服的行為與選擇方式,另外也賭是否能夠快速的吸引消費者,降低他的生產成本,相當有趣。

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

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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