[專訪] 挾25萬台灣粉絲,亞馬遜旗下時尚電商Shopbop跨境全球「輕奢華」市場
[專訪] 挾25萬台灣粉絲,亞馬遜旗下時尚電商Shopbop跨境全球「輕奢華」市場
2016.01.30 | Amazon

這幾年台灣都在談跨境電商,無論西進中國或南進東南亞,平台業者都在呼籲供應商加入「打群架」,合力拓展台灣商品在跨境市場的能見度。然而即使跨境平台業者能解決供應商在物流、金流上的問題,到最後,供應商也還是要面對「商品究竟適不適合異地的市場」這個最核心的問題。如果對當地的市場和文化不夠瞭解,要怎麼將產品跨境銷售到不熟悉環境?或許可以來參考時尚電商的跨境發展策略。

Shopbop
(照片來源:截取自Shopbop簡體中文版網站。)

2000年創辦於美國,擁有15年歷史的Shopbop,在平台上提供各式「輕奢華」(Affordable Luxury)的時尚商品,搜羅大量的歐美時尚品牌,並提供相較實體通路更低的折扣價格。Shopbop在2006年被當時想要拓展銷售品項的Amazon併購後,仍然維持獨立運作,並且在五年前正式跨足跨境電商市場。目前除了英文版官網,也另外有簡體中文版和俄文版網站。台灣的時尚消費者在英文版網站或簡體中文版網站都能跨境網購。

##尋找放諸四海皆準的流行指標

目前Shopbop上有超過1000個女性時尚品牌,一週五天一共上架600到1500件新產品,此外每天也在網站上推出新的時尚策展內容。除了主要涵蓋美國的大品牌,Shopbop也提供許多獨特的小品牌,保持在消費者眼中的新鮮度。即使面臨其他通路的競爭,也能以具競爭力的價格留住消費者。

Shopbop
(圖說:Shopbop全球執行長妲西・潘尼克 Darcy Penick。照片來源:Shopbop提供。)

《數位時代》專訪Shopbop全球執行長妲西・潘尼克(Darcy Penick)時,她解釋,消費者透過網路習慣全球化的資訊來源,不同地區的特質也愈來愈相似。例如韓國的電視劇藝人可能會帶動韓國和中國消費者的買氣,美國的名星可能會讓美國、中國或韓國的消費者都買單。這樣的影響愈來愈全球化,反而不太有地域之分。

「我們會尋找『放諸四海皆準』的流行時尚指標。」潘尼克指出,Shopbop的競爭力在於能夠找到適合所有市場胃口的獨特商品。雖然Shopbop也會關注各個市場的動態,但他們也發現對時尚產業敏感的年輕消費者而言,「求新求變」更是這群消費者的最大共通點。

以下是潘尼克接受專訪的問答:

###Q. Shopbop進入全球市場的關鍵是什麼?###

Shopbop是一間擁有15年歷史的網路公司。過去五年來,我們逐漸將重心轉向全球市場,希望我們能夠像服務美國的消費者一樣,服務來自全球各地的消費者。然而這個目標會受到各地物流、法規、語言等因素影響。其中「語言」尤其是關鍵,因為語言能幫助Shopbop深入瞭解當地的市場。

以大中華區市場為例,其實我們早在2011年就有了簡體中文版翻譯官網,所以我們對這個市場不陌生。此外2013年Shopbop更在中國成都成立客戶服務中心。我認為能用相同的語言去理解客戶的需求,並起建立客戶的信任與安全感,是做好客戶服務的關鍵之一。之後Shopbop也持續在中國建立團隊,服務包含台灣在內的大中華區市場,幫助拓展在地化的經驗。目前除了中文網站,我們還推也有俄文網站。

###Q. Shopbop有哪些配合在地市場的不同行銷方式?###

我們會思考兩件事:不同市場的消費者會被哪些事情影響?哪些內容對這個市場的消費者有意義?

在不同的市場,我們的投入方向會不同,但重點會放在在地化和增加與消費者互動。例如在大中華區市場,社群網站對品牌能見度來說非常重要,因使會強化在Facebook、Wechat的行銷。此外,面對不同市場,我們有專門團隊負責蒐集在地化品牌資訊,也瞭解當地的文化和節慶。例如年節將至,Shopbop就在簡體中文版網站推出了「迎接農曆新年」的策展。

若從台灣的角度來看,Facebook絕對是我們品牌行銷的重點。我們的Facebook頁面上有25萬的粉絲來自台灣,黏著度也很高。還有我們在中東市場雖然沒有翻譯的網站,但因為Instagram在那裡很紅,所以我們區隔出獨立的中東Shopbop Instagram帳號,裡面的內容完全針對中東市場而生。

其實對時尚電商來說,大部分的消費者上網購物的時候都是先看圖,文字細節只有在消費者需要結帳的時候,語言才會變成使用的障礙。所以我們在網站的設計上,希望讓消費者就算不懂英文也能夠按圖索驥,只有把最依賴文字的「客戶服務」和「結帳」頁面翻譯成七種語言。

###Q. 如何面對其他時尚電商網站、在地的時尚電商網站或品牌自己做電商的競爭?###

其實這跟實體零售業也很像,零售業者可能會有自己的店,也可能會在百貨公司或購物中心設點,也可能同時會做網路商店。

但Shopbop已經是網路時代的成熟品牌,有豐富的網路服務經驗。即使這些品牌後來自己成立的電商網站,對我們來說反而更加強化了Shopbop在品牌豐富度和價格上的優勢。我們也會透過其他的方式來強化網路通路的優勢,像是每天編輯的策展內容等。

20160201更正:原標題為「什麼都沒做也有25萬台灣粉絲」,經查證後得知Shopbop的Facebook粉絲團為跨語系(依使用者Facebook設定語言而改變內容),更正標題為「挾25萬台灣粉絲」。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

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。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

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。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

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。

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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。
圖/ 數位時代

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。

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