抓住市場空缺 營收破2500萬
抓住市場空缺 營收破2500萬
2012.10.22 | 行銷

走進網路保養品牌UNT的台北辦公室,最醒目的莫過於幾位外籍員工,因為正港台灣製的UNT,不只經營寶島市場,而是同時經營9個不同國家市場。它從台灣研究出拓展市場的模式,一步步應用到海外,創造出月營收2500萬新台幣的網路品牌。

2004年UNT以保濕商品起家,當時玻尿酸應用在保養品上還是新鮮事,因此UNT開發出網路第一支玻尿酸商品,蔚為風潮,帶領品牌邁出第一步。創辦人簡士晶表示,「當時我們研究市面上的保養品,發現缺少的是平價且高效的產品。」於是將此選定為UNT品牌核心,陸續開發出含有富勒烯、五胜肽、傅明酸、神經醯胺等生化成分的產品。

在**選擇通路方面,簡士晶在此之前曾經營中高價位保養品,走診所通路,但因為通路成本太高而失敗,因此再出發選定創業門檻較低的網路開店。當時UNT從拍賣平台設賣場開始,經營1年多之後,雖然得到許多網友支持,但受制於平台介面與使用規則,讓簡士晶決定開始經營獨立網站,確保會員資料、購買分析、介面設計可自行掌控。
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建獨立網站養會員
獨立網站面對的第一個問題是如何**導入流量UNT****選擇購買入口網站的廣告欄位**。簡士晶表示,當時入口網站只有賣1年1000萬元的契約,而UNT頂多是家年營收5000萬元、辦公室加倉儲僅30坪的小公司,「我承認……簽約時我不停發抖,心想真不知道賺不賺得回來。」但為了讓獨立網站有曝光度,簡士晶還是咬著牙簽了。

所幸購買廣告加上原本賣場累積的愛用者,初期順利將流量導入UNT官網。但接著要面對的是,更具挑戰的網站內容。簡士晶分析,產品圖像設計可吸引網友進行下一步瀏覽;網站架構決定瀏覽量;文字敘述關係到點擊率;購買流程影響訂單完成比例;邀請加入會員需要利用不同行銷案達成,「完成交易不是開關,一開就有,是一步步累積而成的。」

以現下熱銷的UNT
****指甲油來說,成功因素在於利基商品與官網銷售
。於2009年5月推出的指甲油,採用孕婦都能使用的成分製造,顏色選擇繁多是其特色,2010年出貨超過100萬支。簡士晶認為,在網路市場還沒有品牌專注於指甲油品項,UNT再度發掘出市場空缺。
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抓住市場空缺
**此外,點進UNT指甲油產品頁面,絕對讓人眼睛一亮。因為網頁左上方設有女性手掌圖像,網友可以將其調整成自己的膚色、指甲長度,再點選喜歡的指甲油顏色,將會顯示在手掌圖像上,解決試色的體驗問題。若不是建置官網,將無法實現這類創新介面。

除了本地市場,為了創造營收,UNT
自2007年起經營海外銷售,官網逐漸增加9****種語言
,目前已有土耳其、巴西、西班牙、法國等。站內接受180種貨幣、提供刷卡服務,商品皆從台灣寄送。開拓市場方式與台灣地區初期相同,直接購買當地網站的廣告,將流量導入UNT官網,是近年營收成長的主要動能。海外營收已超過總體三成,這點也是經營獨立網站才能達到的景況。

說起保養成分如數家珍的簡士晶,雖然沒有化學與保養品相關背景,但過去擔任工業工程師的經驗,讓她對於數字與艱澀的理論並不畏懼。再加上在美國念書、工作長達15年,使得她英文能力極佳,因此在閱讀生化外文期刊上沒有任何困難,是UNT始終能掌握新配方的關鍵。她直言,經營網路品牌每一天都是辛苦的一天,「但為我的人生完成了不可能的挑戰。」
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品牌建構三部曲

****新成分創造話題
**2004年順應話題,推出網路上第一支含有玻尿酸成分的保濕商品,打響品牌第一炮。

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透過官網外銷
**官網設有9種語言介面,可接受全球180種貨幣消費,商品皆由台灣寄出,開創海外商機。
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拓展利基商品
**持續尋找利基商品,2009年中推出的指甲油,因色彩豐富且孕婦都可使用,成為第二波熱銷商品。

UNT
●創辦人:簡士晶 
●賣場成立時間:2004年 
●平均月營收:1500萬~2500萬新台幣 
●員工數:50人 
●賣場網址:www.shopunt.com
●平均商品數:約250款 
●商品價格:149~1699元 
●品牌定位:平價高效的醫美品牌

資料來源《數位時代No.201》

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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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