[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

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。

圖說明
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。

圖說明
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）

@@ACTIVITYID:481@@

金管會調查顯示，國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI，其中壽險業導入比例達 67%，僅次於銀行業的 87%。事實上，保險業應用 AI 的難題不在技術，真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中，找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進，如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑？

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點，可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年，隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開，團隊轉型為「數據經營部」；到了 2024 年，正式成立「數據暨人工智慧發展部」，角色也從推廣，轉向更專注的技術發展。

八年間，團隊的任務始終圍繞同一件事：深入業務現場，釐清痛點，再與 IT、業務、客服等單位協作，推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容，這個過程更像是傳教士的工作：「很多數據產品是由我們發想，從核保到理賠，有哪些導入機會？我們要去和各部門溝通，AI 可以協助什麼。」

這樣的溝通並不容易，因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出，一張保單牽涉的關係人本來就複雜：「在保險業，一張保單的銷售，涉及要保人、被保人、受益人，是多方關係，尤其在金管會的要求下，還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓，每個環節都有各自的專業門檻與監理要求，通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因，唯有深度理解壽險場景，AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用，數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場，確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年，團隊面對的挑戰，是在十三個部門提案中，篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明，評估標準有三項：「是否能複製到多元場景？對公司有什麼效益？技術可行性？」最終六個案子出線，其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧，同步縮短培訓週期，讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後，國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊，評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向，給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度：「以往這些評估指標是由人來判斷，現在則是要做到標準化，讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後，客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具，業務端使用率也過半，不僅省下資深人員帶新人的時間，也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

另一項落地應用則是「Cathay Eye」，是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明：「這最主要是幫案件的複雜度做分級，讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件，一來反映人力價值，二來加速案件處理流程，讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制：「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來，藉此建立一個平均的判斷基準，用來做複雜度分級與派工。」目前，Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度，也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言，讓 AI 發揮作用的關鍵，在於將產業領域知識與技術能力結合，而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內，是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養；對外，則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才，補齊技術深度。莊淑儀強調：「在人才 AI 素養上，以往我們著重精兵制。去年開始，我們要做到全員素養提升，在人人都會用 AI 的時代，如何善用、如何合規，這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向，如 Agentic AI 是明確的發展趨勢，但在企業級的應用上，不可能讓它完全自由運作，如何兼顧安全與效益，是關鍵任務。「檢視整個 Workflow，如何建立更好的決策流程，人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出，把端到端的自動化流程建置起來，是團隊接下來的重點工程。

導入 AI，或許已是壽險業的產業常態；但能不能真正走進核心業務的第一線，關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證，國泰人壽正以這套方法，定義壽險業 AI 應用的新標竿。