新光三越跨足虛擬通路,推出內容電商美麗台,主攻美妝市場
新光三越跨足虛擬通路,推出內容電商美麗台,主攻美妝市場

經過長達三年籌畫,台灣百貨龍頭新光三越今(8)日正式跨足電商市場,推出「beauty stage美麗台」這個全新品牌,想要通吃台灣虛實美妝市場。

不只賣東西,更要做內容

美麗台台長湯雅楓表示,她們和市場上其他美妝電商最大的不同在於,他們不只做網路「販售」,而是更著重於內容經營,希望藉由素人、部落客、專業美妝老師等實際在網路上教學、示範,帶動消費者購買,也因此她們在站上配置了6個專業編輯群。

她直言,今天她們如果只想單純做販賣這件事,那只要做好金流、物流系統整合就可以上線,根本不需要籌備三年這麼久。之所以花費這麼長的時間,很大一個原因就是為了發展內容,以及克服另一大挑戰,「說服一線品牌加入」。

在品牌合作這件事上,其實突顯出新光三越的一大優勢。新光三越台北南西店北區營業處副總經理李淑娟就提到,她們之所以會在三年前就選定要以美妝為主軸,主要就是因為新光三越在台灣美妝百貨通路有高達38%的市佔率,可以說這是她們最有把握的項目。而且也因為和美妝品牌長久以來的密切合作,她們深知品牌的顧慮與要求,也更能得到信任。

「品牌在意的就是形象。」湯雅楓表示,過去這段時間以來,她們一直在努力和品牌溝通,說服品牌參與,也在網站視覺設計上面下很多功夫。而在上線這天,美麗台的品牌數有60個,商品數則是約兩千項。

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新光三越旗下電商美麗台今天正式上線
圖/ 蔡仁譯/攝影

電商與實體通路品牌重疊度約五成

新光三越台北南西店營業經理張淑卿提到,目前美麗台的品牌和新光三越一樓商品的品牌重疊度約只有五成。在網站上其實還有很多沒有在實體百貨販售的品牌與商品,而這也是她們要發展電商的一大目的。

「實體已經擠不出面積導入新品牌。」張淑卿直言實體有空間上的限制,因此希望美麗台可以補足這方面的不足,導入更多過去無法在實體設櫃的品牌,也吸引新族群進來。湯雅楓表示,台灣百貨美妝化粧品的主要客群年齡落在35歲以上,而他們希望美麗台可以把年齡層往下降,開發20~35歲的市場。

此外,對消費者來說,更關注的可能是,美麗台和新光三越實體店的價格會不會有差異?

除了共同採購,美麗台獨立運營

對此,湯雅楓表示,商品都是由新光三越採購,實體與虛擬的售價基本上一致,但限量商品或促銷活動期間則是會有例外,因為兩邊的促銷活動是分開獨立進行的。

其實還不僅如此,美麗台雖然不是一家獨立公司,但在新光三越內部也是一個獨立部門,和新光三越的金流、會員系統都是分開的,甚至也不能在新光三越取貨、退貨。目前該部門約有20名專職人員。

不過湯雅楓也表示,現在分開,不代表以後就不會整合,她們會考慮各種可能性,分階段進行。

而對於開台目標,湯雅楓不願喊出營收或會員數,表示充實內容,提高平台的豐富度,是她們現在最重要的任務。

關鍵字: #電子商務
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

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。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

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。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

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。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

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/

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