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

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。

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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快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。