從估值10億美元到低價求售,看社交購物Fab的轉型失敗
從估值10億美元到低價求售,看社交購物Fab的轉型失敗
2014.08.09 | 創業

經歷一年動盪後,設計電商Fab將迎來短暫的句點,Fab品牌及其資產將打包出售,業內人士給出的預估交易價為1億到1.5億美元之間。

在給Forbes雜誌的一封郵件中,公司執行長Jason Goldberg確認了Fab的出售傳聞,未來公司的業務將聚焦在新的在線零售品牌—— Hem。Hem是一家用戶能夠客製化的家具電商網站,將在2個月後上線,團隊成員來自之前的Fab和Fab收購的家具電商Massivkonzept以及家具設計機構One Nordic。與Fab不同,Hem上所有的產品都是由Hem團隊參與設計、加工製造,他們希望打造高質量、低價格有設計感的線上版IKEA,通過直接與歐洲的製造商合作,獲得足夠低的成本以支撐便宜的價格。

公司將業務重新聚焦在新品牌Hem上,這也宣告著獲得10億估值的Fab轉型失敗。在經過四輪裁員後,Fab只剩下紐約的運營人員和印度的技術團隊,200人的規模不到公司高峰期的三分之一。之所以大幅度削減Fab員工數目,是為了讓公司存活下去。這家獲得投資人3.36億美元的公司,光現在每個月需要燒掉160萬美元,根據內部人士的透露,銀行帳戶的存款只夠燒40個月。粗略地進行計算的話,Fab已經燒掉2.72億美元,只剩下了6400萬美元。而現在它開始要出售Fab,尋求資金支撐新品牌Hem的成長。

暫且不去討論新品牌Hem的未來會是怎樣,我們來還原一下這家公司過去所發生的——獲得10億美元估值的Fab,如何一年時間內價值縮水到之前的十分之一。在這期間,Fab發生了什麼,什麼樣的因素導致了Fab面臨低價出售的窘境,Jason Goldberg需要重新開始建立全新的品牌——Hem?

在去年6月份接受騰訊領投的1.5億美元融資、估值達10億美元後,Fab就一直負面消息不斷——之前的亞洲市場擴張計劃消失不見,同時Fab開始收縮海外市場,進行大幅度裁員,聯合創辦人、核心高管離職,又一輪裁員……之前的業務轉型、盈利收縮計劃,在新業務帶不來預期的收入後,隨著大規模的裁員以及高管層換血,Fab開始漸漸地走向失控,業務轉型、盈利收縮計劃演變成了裁員救火計劃。

Fab的成功起步無須贅述:2010年2月,Jason Goldberg創立同性戀社區Fabulis,在2011年用戶增長到17萬後,Goldberg發現市場不夠大,於是選擇轉型。2011年6月9日,發布Fab,主打每日閃購和創意的設計電商網站。Fab發布5個月後,用戶規模破百萬,成長速度超過Facebook、Twitter以及Groupon等明星公司。一時間,Fab成了網路轉型的最經典案例。2013年6月,10億美元的估值將Fab推向了最高點。

而導致Fab陷入困境的緣由,也許能夠從公司最高層Jason Goldberg那裡找到答案。在早期,Goldberg就對Fab進行了定位,「我們不想成為1億美元或者2億美元的業務,我們希望能夠通過規模來獲利,成為全球的設計品牌。」言外之意,Fab希望成長為高規格版的亞馬遜。之所以指出這一點,並非想論證Goldberg這一願景的正確與否,何況,這也無從論證,而是想說明,這樣的願景,促使Fab走上了一條激進的擴張之路。

而Fab的激進擴張體現在兩方面:採用電視廣告等方式,進行市場營銷;不斷的海外收購、擴張計劃。

為了盡快在短時間內獲取更多的用戶,在2011年6月,創立之初,Fab就開始了瘋狂的市場營銷計劃,通過電視廣告等成本高昂的方式來積累用戶。在Fab成立的兩年時間內,已經花費近1億美元的費用進行市場推廣,其中2012年花費了4000萬,占到當年全部營收的35%。

在進行高額成本獲取用戶的同時,Fab開始進軍海外市場,截至2013年6月,Fab已經進行了5起收購。2012年2月,Fab收購德國本土閃購網站Casacanda,四個月後,Fab收購英國公司Llustre進行英國市場。然而,在柏林和倫敦設立了兩個辦公室,後來發現市場規模只需要設立一個辦公室,於是倫敦的Fab僱員開始全部遷往柏林。

而以上的大手筆的廣告投入以及劇烈而散亂的海外計劃,帶來最直接的影響就是,運營成本的不斷攀升。而公司的鋪張浪費——在Fab的產品陳列室、每個會議室,Fab管理層都希望能夠盡善盡美,在一定程度,加劇了Fab的營收壓力。而這種鋪張浪費的厲害程度,以至於Fab僱員在接受採訪時,談到,「這些沙發的設計研發成本,要10年才能收得回」。

當然,如果營收能夠按照Goldberg預期的那樣增長,這一切都不是問題,也許我們還能看到Fab借助資本方騰訊進入中國。

但是,在Fab高成本獲取用戶、強勢海外擴張後,沒有完成從閃購模式到傳統線上零售模式的順利轉型,甚至可以說是出現了嚴重的衰退。在去年10月份,閃購開始正式退出Fab,於是部分青睞通過閃購獲取低價格設計類商品的用戶需求便不再被滿足。而與此同時,Fab在供應鏈上出現極大的問題,很多用戶抱怨他們的包裹下單幾週後才能送達,而像亞馬遜這樣的主流電商都已經開始「當日送達」的服務。

而對供應鏈的缺乏掌控,則是Fab一直的遺留問題。對於此,趣玩網周品給出過詳細解讀:

  1. 既然FAB讓這麼多小眾設計師都產生了信心,有什麼手段阻止他們去AMAZON開店呢?
  2. 如果我是設計師,在FAB上縱然賣得好,但一兩週就下線,即使是後來長期銷售,也無法得到最好的位置,由於FAB的模式不是店鋪制,FAB又不願意背負庫存,下架的商品退給我,我怎麼辦呢?如果不退,又不賣,我又拿不到錢,怎樣都划不來。(閃購時期存在的問題)
  3. 更可怕的是,用小眾的手段把有消費能力的用戶拉進來,但吃了幾口小菜,這些人長期的消費仍然是LV,AMANI,ALESSI。(Jason Goldberg的商務2.0概念——由於出色的產品設計,用戶體驗及客戶服務,消費者得到一次又一次的驚喜及「計劃之外的購物」,但沒有奏效)

說到底,Fab出現的問題是,在巨資獲得大量用戶後,沒有獲得足夠穩定的貨源,直接給用戶體驗造成了傷害——出現諸如下單幾週後才送達的情況,用戶對糟糕體驗的不滿又開始反作用於設計師們,出現惡性循環,Fab的平台價值逐漸失去。而當Fab開始銷售自有品牌的家居用品後,但為時已晚,用戶已經不買帳了。

而現在,Jason Goldberg又準備重新開始了——出售Fab品牌及相關資產,推出家具電商品牌Hem。在主頁上,Hem特別強調商品都是自主選擇代工廠進行生產、能夠下單快速送達,不知這樣宣告式的聲明,是否是對過去的一個告別?

本文出自PingWest,作者為郭海峰。

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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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