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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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