棄FuelBand轉戰軟體服務,Nike終極目標要帶動運動用品銷售
棄FuelBand轉戰軟體服務,Nike終極目標要帶動運動用品銷售
2014.05.09 | 科技

成功在穿戴市場打響知名度的智慧手環FuelBand,產品推出兩年後,Nike大幅縮編數位運動部門,專注於軟體服務的經營,不再打造下一代FuelBand產品,為何在穿戴裝置起飛時期,做出如此大的轉向?

就如蘋果之於數位音樂、亞馬遜之於電子書,Nike想要打造健身應用的服務生態圈,但最終目的在於說服用戶購買更多的運動產品。Nike去年訂下營運目標,要在2017年達到營收360億美元,年複合成長率必須從近期的8.1%提升至9.2%,以數位化服務帶動銷售,將是Nike的重大策略。

FuelBand帶來更多Nike +用戶

FuelBand在2012年亮相時,被大肆宣傳為「Next Big Thing」(下一項熱門產品),不僅在社群媒體上引發討論熱潮,更成功為Nike塑造創新的品牌形象。要價149美元的FuelBand,可透過藍芽傳輸用戶的生理數據至iPhone,搭配Nike+所推出的App,可結合社交應用並引導用戶至Nike線上商店。

雖然Nike並未公布FuelBand的銷售數量,但這款設備的確成功為Nike+帶來更用戶。在FuelBand推出後,Nike+的會員數成長超過4倍達到2800萬,接下來則是要達到1億的全球會員數。

 

推廣NikeFuel的量化數據

雖然沒有FuelBand的穿戴裝置,但搭配使用的NikeFuel運動積分計算機制,仍可成為Nike發展健身應用的一張王牌。NikeFuel的獨特演算法,可將特定活動所消耗的氧氣量,換算成等比例的積分,Nike強調這款量化活動數據的服務相當準確,不論男女老少、胖瘦高矮皆適用。

搭上量化己身(Quantified Self)的風潮,Nike必須開發運動愛好者以外的潛在用戶,讓NikeFuel成為更多消費者的首選健身App。畢竟Nike能成為全球最大的運動用品品牌,並不是只將商品賣給本來就有運動習慣的人,而是想辦法讓不愛運動的人們也會購買自家產品,故NikeFuel的發展也是同理,要讓普羅大眾都想來用它測量自己的生理數據,並激勵自己多多運動。

 

Nike正在積極尋求合作夥伴

Nike上個月在舊金山設立了研發健身應用服務的專屬實驗室Nike+ Fuel Lab,計劃與科技公司們進行合作,共同開發應用NikeFuel演算法的產品。初期加入的夥伴包括飲食控制服務MyFitnessPal、自行車路徑追蹤服務Strava以及運動紀錄軟體RunKeeper等。

此外,Nike在去年底搭配iPhone 5s所推出的Nike+ Move App,可應用M7處理器偵測用戶的活動數據,同樣也能換算出NikeFuel積分。就算沒有FuelBand,Nike同樣可在穿戴市場中找到機會,再次創造運動用品的熱銷。

 

資訊來源:Bloomberg

圖片來源:Nike+、NikeFuel、Nike Shop

關鍵字: #Nike
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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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