5間門市,讓台灣小米月營收上億!拆解成功關鍵:小米模式的三大要素
5間門市,讓台灣小米月營收上億!拆解成功關鍵:小米模式的三大要素
2018.04.28 |

2018年2月,台灣小米僅靠全台5間門市「小米之家」,就增加上億營收。小米的實體通路,究竟有什麼魅力?

昨天(26日)台灣小米通訊總經理李佳峰在未來商務展中,以台灣小米經營現況開場,分享小米發展新零售的模式。

他指出,相對於傳統街邊店的手機門市,平均單店、單月營業額為80到120萬元,超過200坪空間的門市才有可能創下千萬業績,但全台首個小米之家、行天宮店在2017寫下52萬次人流、年營收3.85億元的成績,平均單月收入為3000萬元――而這家門市只有41坪,換算出的單坪坪效高達939萬元,顯見小米門市帶來的營收效益之高。

實體門市的成功,奠基在小米模式的三大要素

為什麼小米的門市可以大受歡迎?想了解其中真諦,不能光看通路端的經營。而要回歸策略源頭,答案就藏在小米模式的「鐵人三項」:硬體+互聯網+新零售

硬體包含手機、電視、掃地機器人等產品;互聯網是指雲服務、MIUI(小米開發的軟體產品)等,消費者能透過硬體得到的加值服務;新零售則是各大通路包括小米商城、電商與小米之家,消費者可以在這些虛實通路裡與小米品牌產生更緊密、更頻繁的互動。

這三大元素串聯起來,會得出什麼?小米科技董事長雷軍在2017年阿里巴巴天下網商大會透露,「極致的用戶體驗與高效率的運作。」這是小米快速成長的原因之一,對雷軍、對小米而言,這也是新零售的核心精神。

無數爆品,讓小米的「鐵人三項」形成銷售循環

至於怎麼串聯?小米靠的是「爆品策略」。

雷軍指出,在互聯網時代裡,能不能夠做出一款橫掃市場的爆品,讓爆品帶來流量(無論是網路的流量或是門市的人流)、口碑或營收,讓銷售變得更有效率就是關鍵。針對此點,李佳峰在演講裡用台灣案例做了示範。

李佳峰說,小米追求用「一款品質好、市場接受度高,且性價比最高的商品突破市場」。

以2013年推出、2014年4月在台灣開賣的行動電源為例,在當年10000mah的行動電源要價千元以上的市場裡,小米推出一款約市場同質商品定價三分之一、品質較高的「小米行動電源」,硬是將市場一分為二,自此消費者只會區分「小米與其他家行動電源」,該產品累積銷量超過250萬顆。李佳峰認為,「這會是市面上最受歡迎的行動電源。」

這些屬於「硬體」的爆品,為「新零售」的小米商城、電商通路和實體門市帶來流量,也會為MIUI等「互聯網」服務帶來銷售額,在小米的銷售網絡之下形成良性循環。

但只有一個爆品不夠,尤其當那個「爆品」僅限於是小米手機的時候。「手機在消費者行為裡是一個低頻率(意旨可能兩年才換一次手機)的商品。小米之家想吸收更多的消費者進店,就得運用其他產品組合,像是讓消費者高頻率消費的物品,增加人們進店的機率,」李佳峰解釋。

因此,台灣小米陸續推出至今賣破160萬只的小米手環(2014年開賣),以及累積銷售破10萬台的米家掃地機器人(2017年開賣)。

當產品組合愈來愈多,消費者進門市消費的機率就愈來愈高,李佳峰指出,正因為台灣門市的轉化率、客單價與回購率都高於一般3C門市,才能締造單月破億的業績。

李佳峰最後引述雷軍的一段話,對小米的門市經營與新零售模式做概括式的整理,

「新零售,就是更高效率的零售,我們從線上回到線下,但不是原路返回,而是要使用互聯網的工具和方法,提升傳統零售的效率。」

小米眾籌上線,孕育下一個爆品?

在「新零售」的部分,台灣小米在本月17日有了新的動作,正式推出小米眾籌,第一款眾籌商品「石頭掃地機器人」在兩小時內達到預設624萬、超過500人贊助的眾籌目標,至今累積眾籌金額已破2500萬,有超過2000人贊助。首戰告捷,讓更人對台灣小米做眾籌的目的和思維產生好奇。

今日小米又再上線第二款商品:可充電式鋰行動電源,直接把插頭安裝在行動電源上,預計也會掀起一陣討論。

李佳峰強調,小米「眾籌」的商業策略,不適合以「群眾募資」來解釋,「因為小米籌的不是錢,而是消費者的參與感,」他坦言,台灣市場較小、小米產品線又太多,想要照顧台灣核心消費者的需求,又很難預估市場所需的量,「但透過眾籌平台,品牌更容易接近核心消費者,了解他們的反應。」

但有關小米眾籌未來會上線的商品品項數量、商品型態、價格帶,李佳峰三緘其口,不願透露太多,只說「我們會挑的都是最具吸引力、消費者認同度高的商品。」

本文授權轉載自:經理人;作者:陳書榕

關鍵字: #小米
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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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