痛苦轉型中的H&M推出新品牌/Nyden,而且只和這群人合作
痛苦轉型中的H&M推出新品牌/Nyden,而且只和這群人合作

和年初發表的「優質服飾+集市」品牌Arket相比,新品牌/Nyden更針對千禧一代,而且還任命集團實驗室負責人Oscar Olsson擔任新品牌的創意總監,旨在打造「屬於未來」的時尚品牌。

在未來,任何品牌或是供應者,都需要認清一個事實:你不再擁有決定的權力。決定權將轉而落在我們所謂的「Blog(部落)」手裡。

Oscar Olsson在接受採訪時說道。這也是為什麼,/Nyden並不會聘請固定的設計師,而是由Olsson進行把關,邀請不同領域的意見領袖(KOL)和品牌進行合作。

目前,品牌已經落實最開始的兩位合作對象,他們分別是擁有Drake、 Miley Cyrus等明星客戶的紋身大師Dr.Woo和瑞士女演員Noomi Rapace,兩位都是在社交媒體上影響力不小的人物。

他們將到/Nyden位於洛杉磯的設計中心進行產品設計。設計中心將根據H&M提供的數據預先選擇材料,再由兩位合作KOL進行進一步設計,從設計到量產,整個生產週期為3-4週。銷售渠道和定價都將根據成品定位和風格再制定。

/Nyden在Instagram上發布的預熱。
圖/ 愛范兒

雖然產品週期也算快,但Olsson多次強調這不是快時尚。他表示,這個品牌不會受限於任何潮流、季節和時裝週時間表,並遵循自有節奏,和「部落」消費者建立深厚的情感連接。

/Nyden在Instagram上發布的預熱。
圖/ 愛范兒

Olsson將這些屬於未來的年輕一代消費者稱為「Netocrat」,並認為「Netocrat比過去所有人都更在意良好的信用、原創性和個性化。他們對自己和他人的開拓發展非常敏感。」

/Nyden的第一個系列將於2018年初推出,感興趣的讀者可以訪問nyden.com並留下信箱,以獲得品牌的最新消息。

痛苦轉型中的H&M

本月中旬發布的第四季銷售報告指出,H&M在過去三個月中,由於實體店銷量的嚴重下降,導致集團整體銷量下滑4%,股票更是一度下跌16%,創下自2001年來最大跌幅。

為了更快地應對客戶快速變化的行為,公司正在加速轉型,包括繼續整合實體店和數位商店,並加強對H&M品牌門店組合的優化——關閉更多的門店,減少開店數量。

H&M集團的CEO Karl-Johan Persson在公告中如此說道。在財報公告當天,H&M也宣布了和阿里巴巴的戰略合作,集團旗下的H&M和H&M Home將於2018 年入天貓,這是H&M在開通自有線上商店後開拓的第一個第三方線上通路。

雖然在2016年底,H&M大中華區總經理Magnus Olsson曾在採訪中表示,品牌覺得「獨立籌建的網店更好」,但看來集團後來還是改變了主意。

據悉,集團旗下的Cheap Monday、COS、& Other Stories、Weekday和Arket都將陸續和天貓達成合作協議。

與天貓的合作會極大地幫助H&M在中國市場發展。

RBC Europe分析師Richard Chamberlain表示,他認為這個合作或能挽救下一季的銷售業績。

此外,早在2016財年結束時,集團就已宣布,將於2017年推出1-2兩個新品牌,而今年推出的/Nyden和Arket就是決策的結果。算上這兩個新品牌,H&M旗下已經擁有9個品牌,各有不同定位,目標在於擴大受眾。

為了建造網上通路和對新品牌的建設,H&M投入了不少資源。

彭博社統計,集團的現金結存已經從2014年的167億瑞典克郎(約合台幣598億元),減少到2017年11月的25億瑞典克郎(約合台幣89億元) 。

H&M的轉型策略是否有效,還有待觀察。集團將於2018年1月31日公佈其於2016年12月1日至2017年11月30日的2017完整財年報告。

本文授權轉載自:愛范兒

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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