[冒牌生]連2年稱霸雙11服飾銷售冠軍!UNIQLO靠這2招突破強國人玻璃心
[冒牌生]連2年稱霸雙11服飾銷售冠軍!UNIQLO靠這2招突破強國人玻璃心
2015.11.20 | 行銷

前幾天有位高級品牌電商行銷人員,在我的社群課程結束後問:「老師,我們老闆想沾雙十一的光,當天在臉書粉絲頁推出產品促銷,可是效果沒想像中好,為什麼?」

圖說明

他的公司據點在台灣,巧的是,雙十一那個禮拜我在上海和杭州真實感受當地氣氛,相較於上述那位台灣電商行銷人員的老闆只做一天促銷,在對岸可不是只有一天、兩天的事,而是整整為期2~3週的瘋狂購物節,從10月底一路做到11月11日當天再下殺。

當時不管身在中國何方都會看到相關促銷訊息,就連聽個車上廣播,「距離雙十一用1314元買iphone6s還有倒數4天…手機追蹤我們的微信公眾號…」也是每小時倒數一次,如此反覆催眠洗腦,似乎你不買是你錯過了。

果然,我在雙十一當天回台灣,隔天凌晨就收到中國朋友傳來捷報「2015年雙十一單日交易額創下912.17億人民幣新紀錄!」,這個交易數字就算扣除一半灌水、退貨比例,金額依然是天文數字。

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圖說:「雙11購物節」2009年由阿里巴巴集團旗下淘寶、天貓購物網首創,其他電商紛紛加入,成功創造消費新目的。photo credit:sinaimg

值得注意的是,日商UNIQLO連2年奪下雙十一服飾類銷售冠軍。

雖然UNIQLO沒有公開詳細數字,但據中國媒體《第一財經週刊》報導,2015年UNIQLO在雙十一的整體銷售額已突破6億,這個特殊案例,發生在仇日的中國格外引人注目,UNIQLO如何突破強國人的玻璃心、做到讓大陸人買單,靠的就是2招:獨特的產品定位、大數據分析賣新品。

##獨特的產品定位

相較於歐美的Zara、H&M等品牌,UNIQLO銷售的是簡單、樸素、但不落俗套的基本款,並開發出獨家的布料和機能衣、比如摇粒绒、輕羽絨,再到Heattech發熱衣…等特殊機能衣,瞄準中產階級、創造獨特的差異化市場。

相較於其他快時尚品牌,消費者大多只會幫自己買衣服(畢竟只有自己最清楚自己最喜歡的時尚款式),而UNIQLO常針對秋冬季節推出羽絨服、搖粒絨、秋冬發熱衣等基本款,看似普通卻有不錯品質,搭配起來也不難看,不只可以買給自己,還可以買給長輩、小孩、枕邊人。「冬天要到了,一家五口人,一人2件發熱衣剛剛好。」這種「連一拉十」的全家型消費力,實在不容小覷。

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圖說:UNIQLO主攻銷售簡單但不落俗套的服飾基本款。photo credit:staticflickr

##大數據分析賣新品

早在2015年初,UNIQLO的電商團隊就取得了去年雙十一活動中消費者在購物車裏放置商品的大數據,並以此為基礎進行庫存的相關籌備,確保最受歡迎的輕型羽絨服、HEATTECH發熱衣、法蘭絨襯衫、搖粒絨系列等,有更充足的貨品供消費者在活動中搶購。

這點我有切身體會,當我雙十一當晚在別的快時尚服飾品牌下單,有些熱銷款已出現「銷售完畢已缺貨」提示字眼,但這種狀況當天晚上在UNIQLO下單並沒有出現。

另外,相較於其他品牌將雙十一視為出清庫存的好時機,UNIQLO設定90%都是秋冬新品,雖然UNIQLO所謂「新品」也是基本款,譬如去年買的黑色橫條款輕羽絨,今年則是黑色格子的款式,實際款式差異其實不大。

且因為UNIQLO在中國定價大約比台灣高2成,我對中國UNIQLO雙十一購物季折扣總沒有太多「搶到便宜」的痛快,但若單純以中國市場論,UNIQLO在2015雙十一促銷力度相當強大,優惠程度也高於平常促銷力度,旗下的400多家UNIQLO實體店面也沒有比照網路商城的折扣優惠,讓UNIQLO網路專屬優惠猶如「獨家」,讓消費者產生「這時在網路買還比實體店面買更划算」的購物衝動。

圖說明

天貓首創的「雙11購物節」2013年規模已超越美國「網絡星期一」購物節(Cyber Monday, 美國感恩節後的第一個星期一),正式成為全球最大網路購物節。photo credit:TMAll網路截圖

透過緊抓消費者撿便宜心態的手法,並打造專屬差異化商品,另事先透過大數據確保新品貨源不斷,再加上UNIQLO遍佈中國90多個城市、超過400家實體店面的強大品牌力,這大概就是UNIQLO連2年稱霸中國雙11服飾類銷售冠軍、最深處的秘密了吧。

撰文:冒牌生
整理:陳怡杰(給力行銷)

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關鍵字: #UNIQLO #雙11
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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