[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|數位時代 BusinessNext

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。

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。

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）

@@ACTIVITYID:481@@

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。

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。

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。

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/