[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）

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因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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