全台灣最會說故事的珠寶品牌!PANDORA如何在6年內闖出10億元營收?
全台灣最會說故事的珠寶品牌!PANDORA如何在6年內闖出10億元營收?

「婷婷,最近你們有個新串飾(charm),是顆非常精緻的中國古典折扇,妳試試看幫它說個故事,說得好,我就買5顆送給朋友們!」PANDORA台灣區董事長陳昱龍某次巡視櫃位,正巧聽到一名熟客對第一線銷售同事婷婷下「戰帖」,要考驗他們的櫃姐,如何接招。

婷婷不疾不徐地指著扇子中間的寶石表示,「閃耀的寶石有象徵『輝煌』,說明擁有者是個成功的人,而扇子則可以把正面的能量散播出去,取『扇播幸福、扇播愛』的諧音,代表你總是願意將好事分享給朋友。」簡單幾句話,令這名熟客折服於婷婷的機智與聯想,順勢買下5顆串飾。

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Pandora Taiwan總經理陳昱龍
圖/ 賀大新攝影

將說故事的權力,交給消費者

這個堪稱是「全台灣最會說故事」的珠寶品牌,用一條基本手鍊,再自行搭配串飾,**6年內從僅有一間忠孝復興SOGO櫃位、個位數員工,成長至今,共擁有19家店、員工130人,年營收破10億元新台幣,甚至拿下集團內全球最佳服務、行銷及坪效獎。**驚人的績效、讓消費者痴狂的魔力,全數繫於陳昱龍了解如何「引導消費者說故事」。

自丹麥起家的PANDORA,品牌精神是「unforgettable moments」(難忘的時刻),意即藉由每顆串飾,把消費者心中最重要的時刻留下,時時配戴在身上,銘記在心。也因此,當PANDORA一出現在市場,立刻引起討論旋風與購買熱潮。

陳昱龍笑著說,就連他這個見過各式珍稀珠寶的男性經理人,在第一次遇見PANDORA時,就深深被吸引。

當時他自國外出差準備返國,打算在機場買個小禮物,送給兩個女兒。「原本只想花5分鐘、挑個千元禮物,沒想到我竟然花了40分鐘、一買就是14萬!」陳昱龍表示,當時的他不自覺地掉進上百顆串飾編織的情境中,在千挑萬選之下,才選中一個綁著辮子的小女孩、一枚天使,還有個垂吊著珍珠的鈴鐺,分別代表他兩個女兒與妻子,最後串成一串,代表「家庭與人生」的手環。

獨特的品牌定位,不僅令陳昱龍著迷,更動了他的商業觸角,最後乾脆直奔總部,談下台灣代理。

2010年,PANDORA正式登陸台灣市場。不過,陳昱龍在基本的品牌形象上,做了一點「加值」,讓台灣PANDORA的形象與其他市場,有些不一樣。

原本PANDORA的品牌主軸「moment」(時刻),在台灣市場中被延展成「story」(故事)。意即「單顆串飾,代表著值得紀念的時刻,多顆串飾串成一條手鍊時,便成為個人獨特的生命旅程。」

當消費者受到「故事」的感召,就會一次又一次地回到櫃上消費、挑選,提高品牌黏著度。陳昱龍指出,台灣PANDORA的消費者一個月內的回購率高達8成、每10位老客戶就會帶來4位新客,其認同度可見一斑。

銷售員錄取標準:認同「說故事的價值」

國立政治大學企業管理研究所(MBA學位學程)主任巫立宇分析,一場好的品牌行銷操作,通常會經歷三個階段,包括「消費者識別,消費認同,最後對消費者產生意義」,PANDORA台灣最精彩的操作,是在最後「產生意義」的階段。

他認為,過往精品業者擅長「直接向消費者喊話」,傳播品牌故事與信念,令消費者主動追隨認同。但PANDORA反其道而行,將形塑故事的權力交給消費者,「這時品牌的意義與消費者產生連結,加深了購買動機」。
在這樣的基礎下,第一線同事必須懂得引導消費者、對於串飾要有聯想力,對品牌精神更必須有透徹的了解,因此「找到對的人」當員工,成為PANDORA穩健成長的關鍵基礎。

在品牌發展初期,陳昱龍花了很多時間,親自面試每位第一線銷售人員,確保加入的夥伴,都有上述特質。

面試第一關,他必定會問,「如果你要為自己串條手鍊,會怎麼挑選?」根據面試者的答案,他就可以快速判斷錄取與否。

「講顏色、搭配、流行、設計或色系等等答案的,不能用。」陳昱龍表示,他們賣的不是漂亮的設計品、流行搭配的飾品,而是人生的紀念品。「當銷售人員徹底了解品牌精神,才能讓消費者有機會『說故事』。」

幾年前,PANDORA到台南拓點,陳昱龍同時面試兩組人馬,第一組為競業的第一線同事,一進門就表明自己有多少老客戶、可以帶來多少業績,準備怎麼「推」商品;第二組則是三位剛畢業、完全無相關背景的大學生,沒有人脈、銷售技巧與經驗。

最後,陳昱龍挑選了新鮮人成為他的新同事,「前者為了薪水跳槽,後者則是鍾愛PANDORA,所以不顧一切想要加入團隊。」他解釋,這群新鮮人自己就是品牌的消費者,「她們買串飾是因為要紀念姊妹情、大學畢業或跟人生里程碑,顯然她們很清楚品牌與產品的核心精神。」

甚至這群新鮮人「講到商品時,眼睛都會發亮。」陳昱龍說,這樣挑選人才的方法,除了能夠找到確實對品牌有強烈感情與認同的夥伴,更令品牌成立5年來,整體流動率不到10%,相較於一般百貨業的年度流動率將近3到4成而言,更是低得出奇。

透過口頭分享、演練,鼓勵每個人「講自己的故事」

PANDORA台灣每季會有上百件新品、整年度櫃位上維持700到800件單品,品項多得令人眼花撩亂,照常理推斷,陳昱龍應該要為每件品項建立「故事資料庫」,好讓每位第一線銷售同事容易介紹聯想,但事實上,根本沒有故事資料庫。

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圖/ Pandora台灣粉絲專頁

追問陳昱龍才發現背後的道理。「不能限制所有人的想法,青蛙可能是王子、也可以借一步聯想成蟾蜍招財。」他認為,一但建立了這樣的資料庫,就有可能限制工作者天馬行空的創意,服務也會變得制式,對消費者的吸引力就在無形中降低了。

「你想到什麼故事,其實會跟你的人生息息相關。」雖然沒有現成可套用、背誦的資料庫,但是陳昱龍建議每位店長,可以在櫃上建立即時分享的規則與習慣,透過口頭說明、實戰演練,激發眾人聯想的功力,活化每顆串飾代表的意義。

“Tell me a fact and I'll learn. Tell me a truth and I'll believe. But tell me a story and it will live in my heart forever.”
(告訴我事實,我會學習;告訴我真相,我選擇相信;但跟我說一個故事,它將會永遠留在我心中。)

陳昱龍在採訪末了,拿出前不久他看到的一句話告訴我們,「為消費者編織一個好故事,幫助他們留下永恆的記憶,是PANDORA最想做的事。」

延伸閱讀:

  1. 三個老闆的真實故事:做生意,沒你想的這麼簡單
  2. 破TED紀錄鼓掌最久的演說,沒有用到任何圖表道具。他做了什麼?

本文出自《經理人月刊》2016年9月號,文章授權轉載自:經理人

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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