歐洲最大時尚電商Zalando,連Google都怕它
歐洲最大時尚電商Zalando,連Google都怕它
2015.07.06 | 創業

從抄襲Zappos起家,透過Rocket Internet資金與資源,Zalando不但成長快速,更成為Rocket Internet對外招攬人才宣傳的金字招牌。

「很多想要買東西的人,都直接前往Amazon與Zalando搜尋,而不是來Google。」Google執行董事長施密特(Eric Schmidt)今年在柏林一場公開演說中,提到對於Zalando迅猛發展的壓力。

Zalando網站

一個荒謬案子、一張來回機票

2008年成立,總部設在德國柏林的Zalando,從模仿美國知名電商Zappos起家,也採用免費送貨、免費退換的模式,去年10月成功在德國法蘭克福上市,目前市值約65億美元。回顧Zalando的發展歷史,2008年時種類很單一,僅是一間鞋品電商,到2010年才拓展品類別到服飾、運動用品與日常配件。

目前成績看起來風光,但由金思(Robert Gentz)與施奈德(David Schneider)創立的Zalando,發展初期該吃的苦頭也沒少過。2007年正值23歲的金思,在網站上看到一個令他著迷的消息:「擁有德國版Facebook稱號的StudiVZ網站,以8,500萬歐元的高價賣給出版商Holtzbrinck。」幾個月後他模仿StudiVZ,在墨西哥創辦大學生社交網站Unibicate。然後以奧托貝森管理學院(WHU)校友關係,找上Rocket Internet創辦人桑威爾(Oliver Samwer),希望拿到資金。「這是個荒謬的案子!」金思的請求被桑威爾一口回絕,而Unibicate也真如桑威爾所言,融資困難,一年內就燒完營運資金關閉網站,傷心的兩人窮得連飛回歐洲的機票都沒有。

但金思並沒有放棄,厚著臉皮再次寫信給桑威爾請求資助,桑威爾盛情邀請他到旗下比價網站tarifas24工作,並且提供回歐洲的機票。兩人從原本的校友關係變成雇傭關係,交情與信任也因此逐步累積。

「Unibicate的模式很難預測也很難規模化,而且當時就自己埋頭硬幹,沒有找尋其他的社會資源。」金思反思自己的失敗經驗如此說。隔年金思看準Zappos的商業模式,東山再起。2008年10月在桑威爾5萬美元資金支持下,兩人成立了Zalando,專門販售各類鞋款。

稱霸德國、瑞士與奧地利

2009年Zappos被Amazon以12億美元的高價併購,消息傳來更讓兩人振奮,確認這樣的商業模式前景無限,雖然前期耗費大量的物流成本,轉虧為盈後,營收有機會迅猛增長。

Zalando的增長故事,和桑威爾模仿eBay第一次創辦的電商公司Alando很像,在短短6個月內公司的月營收就超過100萬歐元(約3,439萬元台幣)。「為了應付如雪片般地飛來的訂單,兩個人即使是在周末,還是忙於回覆各式各樣的客服電話。」《富比士》(Forbes)雜誌寫到。僅僅4年時間,Zalando估值就突破10億美元,而它們的影響力也與日俱增。

2011年開始,Zalando迅速在歐洲市場擴張,除了德國,在英國、義大利、芬蘭與瑞典等15個歐洲國家都開始營運,Adidas、Nike、BOSS、Tommy Hilfiger等全球知名品牌、Modström、NAF NAF等區域品牌,以及ONLY、JACK JONES快時尚等1,500個品牌都在平台上架。

Zanlando在德國、奧地利與瑞士德語系國家表現最為亮眼,營收中有54%收入來自這三國。2014年,Zalando的年營收已經突破22億歐元(約756億元台幣),獲利部分,2014年已經轉虧為盈,小賺4,710萬歐元(約16.19億元台幣)。最新的活躍用戶數量為1,540萬人,年增長14%。Zalando成為Rocket Internet電商製造廠的最佳樣板,旗下所有電商集團都向它看齊,對原來的歐洲電商霸主Amazon造成不小的壓力。

《富比士》分析Zalando成功的原因:某種意義上來說,Zalando之所以成功,是因為克服Zappos刻意迴避的歐洲多種語言、法規與品味差異等問題,Zalando不把這些視為麻煩,反而主動迎合這個複雜的市場。舉例來說,在瑞士有用戶抱怨德國客服人員口音太重,溝通不良,Zalando特別換了一批瑞士籍客服,顯見他們的企圖心。

昨日山寨,今日主流,Zalando的崛起凸顯了「網路無國界,服務有國界」,電商在眼光放遠全球之際,也不能偏廢在地化策略。

Zalando
成立時間: 2008年
成立地點:德國柏林
創辦人:金思(Robert Gentz)、施奈德(David Schneider)
主要業務:時尚電商(販售服飾、鞋品、運動用品)
主要服務國家:德國、英國、義大利、德國、芬蘭、瑞典等15個歐洲國家

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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