日本O2O時尚媒合平台STYLER即將來台,打造全新的消費體驗
日本O2O時尚媒合平台STYLER即將來台,打造全新的消費體驗

隨著近幾年電子商務的蓬勃發展,大家在網路購物就像家常便飯,對各產業的影響力也不容小覷。此外,智慧型手機的高普及率同時帶動行動裝置的購物模式,因此電子商務也開始朝行動商務來拓展,兩大趨勢夾攻,實體店面的營收越趨下降,未來行動商務能帶來更多的收益。O2O的商務趨勢同樣在日本蔓延,市佔從2011年20%成長到2017年40%,營業額從24兆日圓跳到50兆日圓,足足增加了兩倍之多。

翻轉實體店鋪與消費者之間的關係,打造全新的消費體驗

目前設立第三年的STYLER 是一家來自日本的新創公司,總部位於東京涉谷,執行長小關翼過去在金融業任職,後來轉職到了日本的Amazon。小關翼提到,當初就是以「準備創業」的心情加入了日本的Amazon團隊,希望Amazon在網路與電子商務產業的Know-how與人脈可以成為自己未來網路創業的養分。他想要翻轉實體店鋪與消費者之間的關係,打造全新的消費體驗,因此現在STYLER在東京的時尚聚集地澀谷等地設營運據點,而下一個目標就是前進台灣市場。

透過電商模式 聚合時尚需求和UX的零售店

小關翼提到,會用Amazon的大多都是重度網路使用者,但是即使是這些對電子商務的使用環境已經相當熟悉的消費者,在風格或者時尚領域的消費,大多仍是透過線下的渠道去完成購買。然而STYLER想要解決的問題,便是透過對話型商務(Communication Commerce)連結生活風格領域裡的賣家與消費者,完成電子商務的最後一哩路。

透過STYLER App,消費者發出自己的「時尚需求」,提出想找的商品,而店家則可以回覆鄉對應的時尚提案,消費者跟店家也可以即時交談溝通,當需求彼此媒合後,消費者可以選擇直接線上下單或者預約前往店家試穿。另外STYLER也經營了時尚媒體,目前擁有超過150萬的活躍使用者,透過文章內容與消費者連結,目前日本已有超過250家商店與STYLER共同合作。

STYLER執行長小關翼
STYLER執行長小關翼
圖/ 侯俊偉攝

不必大海撈針也能找到適合自己的穿衣風格

在線下購物的情境裡,消費者無法事前得知店裡面有什麼商品,遑論了解詳細的商品資訊,有時可能是商品不開放試穿,有時則可能是少了自己的尺寸。透過STYLER的服務,消費者可以提出「想要找到可以在辦公室裡長時間穿著又帥氣的鞋子」這般抽象的需求,再由店家建議合適的品項與穿搭提案,消費者也可選出中意的款式後與店家一對一,請教服裝的搭配、尺寸選擇等。STYLER 平台也有整合金流與物流服務,讓店家可以簡單地完成銷售流程。

以「時尚服飾」為起點的電商平台

創立STYLER之前,小關翼曾在朋友的FinTech公司擔任COO,但後來發現自己比較想要是發展成消費者的電子商務,而選擇自行創業,他也希望透過電子商務平台,慢慢的也延伸出電子支付的業務。他表示,STYLER選擇以時尚為出發點是因為購買服飾是一種發生頻度很高的商業行為,希望從消費頻率最高的領域切入,再慢慢的將我們的平台帶到其他低消費頻度的生活領域。

未來目標

STYLER目前看好台灣市場,因為小關翼了解台灣對於日本文化以及時尚品味的接受度且十分相似,雖然現在還未在台灣正式上線,但預計今年就會首度在台灣正式曝光,緊接著2018年將前進中國與越南。現階段STYLER將繼續募資,並且實施CRM管理功能的開發測試,抓緊機會拓展IT時裝市場。

創業快問快答

Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?

A:因為觀察到以下現象:
1.消費者不易透過「搜尋」找到自己想要的服飾類商品
2.消費者與商品提供者之間的知識不對稱
3.實體店鋪來客數不足,只能被動等待消費者上門

Q:最主要的客戶群?

A:30歲左右,重視生活風格和質感的族群

Q:目前該服務的獲利模式為何?

A:導購成功的成交金額中收取服務手續費(手續費包含集客、金流、物流,宣傳等全部服務)

團隊資訊

公司名稱:日商STYLER/STYLER Inc.
產品名稱:STYLER
公司成立時間:2015/3/1
產品上線時間:2015/12/1
官方網站Facebook 粉絲專頁Styler@MeetHub

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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