從UNIQLO全球旗艦店,看新零售時代服飾業巨人的未來布局
從UNIQLO全球旗艦店,看新零售時代服飾業巨人的未來布局

今年以來,傳統服飾業的壞消息不少,面對網路科技的變革,傳統零售品牌該如何保持領先地位?實際走一趟UNIQLO位於上海淮海路上的全球旗艦店,或許可以一窺這個服飾業巨人為新科技時代、新消費習慣所做的努力和嘗試。

首先,一進入大門除了UNIQLO的迎賓人員,消費者可能也會注意到另一邊的「數位店員」。這是被UNIQLO稱為「智慧買手」的電子看板。這個數位看板主要提供四大功能:新品訊息、穿搭推薦、優惠折扣訊息,和互動體驗。

去年UNIQLO是以實驗性質先在中國30家左右門市導入,發現效果不俗,因此今年截至8月為止,導入店數已經提升到100家,並預計年底要達到300家,明年更是計畫在全中國近600家店全數導入,可以說這即將成為UNIQLO的門市標準配備。

UNIQLO智能買手
UNIQLO智能買手
圖/ 何佩珊/攝影
UNIQLO智能買手
透過智能買手,消費者可能更快得知新品、優惠等訊息
圖/ 何佩珊/攝影

不是最酷炫的科技,但有溫度

其實電子看板不是新科技,在賣場、電影院等很多場景早已經有相關應用。不過UNIQLO中國市場部區域營銷和媒體計畫總監朱鳳身認為,相對於其他行業應用,他們做得比較好的是在互動性和內容。她以淮海路這家全球旗艦店為例,因為空間大、樓層多,消費者其實很難一下知道店內有什麼新品或優惠,這時智能買手就可以幫得上忙,扮演數位店員的角色。

UNIQLO大中華區行銷長吳品慧也直說,智慧買手確實不是什麼酷炫的新科技,但如何透過一個互動螢幕讓顧客可以在三到五秒內找到需要的東西,「這就是人性,這才有溫度」。

而根據UNIQLO內部資料,設有智能買手的門市,平均每家店每週可以吸引四到五萬人觀看,其中有80%的人會和看板進行互動。同時他們的數據指出,智能買手的平均購物轉換率可以達到12%。相信這也是他們決定將這個設備拓展至全門市的原因。

另外,UNIQLO已經在中國全店導入的數位功能還包括有免費Wi-Fi,和多種行動支付。而一、兩年前他們曾經與支付寶、微信合作,在門市發展beacon應用,但後來主要因為消費者手機的藍芽開啟率太低,所以沒有繼續推行下去。

創造購物樂趣並與社交連結

而淮海全球旗艦店另一個特色是設有UT工廠和Shout Mickey這個應用。前者是讓消費者可以在店內用平板做出自己想要的特色T桖圖樣,並在現場印製;後者則是結合了社群分享功能,只要站在背板前面,對著鏡頭大叫Mickey,就會拍攝照片並顯示快樂指數,同時消費者可以透過掃碼功能立刻將照片上傳到社交平台。吳鳳身表示,這是希望在提供客戶實體購物體驗之外,也提供一個社交平台的分享出口。

不過這兩項功能因成本、授權等問題,目前未廣泛應用到其他門市,但先前台灣UNIQLO西門店曾經也有短期的UTme這個自製T桖服務。

UNIQLO
可以自製T桖的UT工廠
圖/ 何佩珊/攝影

網訂店取新潮流

UNIQLO和數位化、網路化另一個相關的佈局是線上訂購、門市取貨。這是UNIQLO去年在天貓雙十一啟用的服務,這其實也是許多線下店的潮流,如美國的梅西百貨、潘尼百貨等,都在做這方面的嘗試。而UNIQLO淮海店則是從一進門就可以看到網上訂購、門市取貨的標示,還有結帳區也設有線上訂購的專門取貨櫃台。

朱鳳身表示,網訂店取服務的啟用時間還不算長,目前沒有辦法提供確切的數據,但她表示趨勢是明顯往上的,很受到中國消費者歡迎。而這除了可以讓消費者清楚各門市庫存情形,不會白跑一趟,業者也可以藉此為實體店導入人流。實際上潘尼百貨就發現,選擇門市取貨或退貨的客人,大多還會在現場購買更多商品。

朱鳳身認為,消費者終究還是比較喜歡實際觸摸商品的,而且現場還提供褲長修改等服務,相對於網路屬於比較單面向的溝通,門市則是可以提供五感體驗。

UNIQLO
網訂店取優先櫃台
圖/ 何佩珊/攝影

另外也值得一提的是,UNIQLO和騰訊旗下QQ音樂合作,8月在QQ音樂推出衣.樂人生電台,透過UNIQLO現場掃碼,消費者可以免費收聽結合了雙方大數據所設計的六大場景歌單。他們希望透過音樂和服飾的結合,更加深入消費者的生活。而這個活動在8月1日上線,8月4日的訂閱用戶就已經突破66萬人。

UNIQLO衣樂人生
UNIQLO和騰訊旗下QQ音樂合作推出衣樂人生電台
圖/ 何佩珊/攝影

從賣單品到場景化穿搭溝通

除了網路、數位科技相關布局,UNIQLO門市另一個比較明確的策略方向是加強場景化設計。包括以策展的方式展示重點商品,或是利用廣告海報設計,明示消費者在哪些時候可以搭配哪種衣著等等。朱鳳身認為,視覺溝通有時比複雜的文字溝通更有力量。

更明確地來說,UNIQLO選擇以場景化和消費者溝通,很大的轉變其實是從過去賣單品的思維,變成賣穿搭的策略。朱鳳身認為場景設計更能與消費者產生共鳴,也比賣單品更容易讓客戶接受,在創造高提袋率,也提高消費單價。

UNIQLO
UNIQLO上海全球旗艦店設有主題策展區
圖/ 何佩珊/攝影
UNIQLO
場景化是UNIQLO的重點
圖/ 何佩珊/攝影
UNIQLO
以旅遊為主題的設計
圖/ 何佩珊/攝影
UNIQLO
這樣的布置很不像過去的UNIQLO
圖/ 何佩珊/攝影

朱鳳身表示,接下來她們還會考慮在門市做模擬試衣間、讓消費者掃條碼就可以看到商品介紹、提供語音導購,或是RFID相關應用等等。她相信未來一兩年的零售門市會很不一樣。但她也強調,「重點還是在於客戶要什麼,而不是你(品牌)想要做什麼。」

關鍵字: #UNIQLO #新零售
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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