換季衣櫃救星,Boxful 任意存推「499洗到飽」倉儲加值服務
換季衣櫃救星,Boxful 任意存推「499洗到飽」倉儲加值服務

香港新創團隊 Boxful 今(15)日宣布與大台北地區擁有 18 家洗衣門市的橘子乾洗合作,推出市面上第一個「任洗、任存」的一條龍洗衣與儲存服務。同時整合「洗衣」與「倉儲服務」,瞄準的就是消費者「換季」的需求以及「衣物收納空間」的痛點。

瞄準換季倉儲痛點,Boxful推499元洗到飽

Boxful 任意存自 2016 年正式營運以來,便不斷找尋使用者對於倉儲的痛點。根據他們所發布的《衣櫃換季調查》報告,56% 覺得換季的洗衣流程很麻煩;36% 的民眾有換季衣物塞爆衣櫃的困擾;63% 則有隔季取出衣物出現霉味黃斑的問題。

因此 Boxful 任意存與橘子乾洗合作,推出到府收衣物,洗淨後直接進倉的一條龍式倉儲加值服務。

一個 Boxful 標準箱可裝進超過 40 件冬季長袖或長褲,消費者只需通知 Boxful 任意存拿取箱子,裝滿後直接由物流車送到橘子乾洗的廠房,洗淨後直接入倉。 價格方面不管衣物有多少,通通以箱計費只要 499 元,儲存費用則是一個月 119 元。

Boxful 任意存台灣區總經理許仄偉表示,台灣的環境潮濕,衣物發黴、發黃的情況嚴重,而橘子乾洗特別助理林智遠也補充,發黃的衣物難以處理,透過專業的洗衣與倉儲服務則能有效避免衣物發黃的情況。

Boxful新服務 vs. KumaWash 到府送洗,有何差別?

成立於 2015 年的 Kumawash 打著「到府收送、洗衣的服務」,建立了自己的物流車隊,擁有 30 分鐘內收件、最快 24 小時候拿回衣物的驚人速度。此外,KumaWash 選擇不與傳統洗衣業者合作,自行購買了洗衣機「從頭學習」洗衣業務。

KumaWash
去年驚傳收攤的 KumaWash 在今年初復活,目前服務範圍有台北市大安、松山、信義、中山四區。
圖/ KumaWash 臉書

在交了大筆的學費後,KumaWash 卻在 2017 年 11 月無預警宣布服務終止。儘管在 2018 年 3 月「復活」,服務的範圍也縮小至台北「大安、松山、信義、中山」四區。

有了 KumaWash 的前車之鑑,為什麼 Boxful 任意存仍投入台灣 O2O 的洗衣市場?對於兩者間的商業模式差別,可以拆成兩個部分來看:

1. 瞄準的受眾對象不同

KumaWash 鎖定的是較為居家的消費者、新手爸媽、上班族等。洗滌的衣物也以日常衣物或是上班用的襯衫為主,以洗衣服務為主要收入來源。

Boxful 任意存則透過《衣櫃換季調查》找到痛點後,與橘子乾洗的合作更像是「提供倉儲之外的洗衣加值服務」,主要受眾仍放在有倉儲需求的消費者。

2. 與傳統洗衣業合作

在這部分 KumaWash 選擇自己培養物流與洗衣團隊,在相關的營運方面燒掉不少資金,在洗衣機與機車方面足足花了 2000 萬台幣。Boxful 任意存則與橘子乾洗合作,大大降低了進入洗衣業務的門檻與開銷。

簡單來說,Boxful 任意存跨入洗衣行業的成本較小, 提供的洗衣服務不是主要的獲利來源 ,與 KumaWash 站在完全截然不同的起跑點上。

新創與傳產聯手,共同擴大市場規模

2017 年底,Boxful 任意存獲得 B 輪募資,金額達到 1800 萬美元(約新台幣 5.4 億元),投資者來自於港、台、中、星等地產行業,號稱是亞洲最大的倉儲產業投資案;創業至今,已累積 2610 萬美元(約新台幣 7.8 億元)資金。

對於 Boxful 任意存來說,與洗衣業者的合作能夠擴大「倉儲服務」的範疇,而透過橘子乾洗也能補足過去缺乏的線下門市,期望目標是將20% 的月成長業績提升至 30%。

而對於橘子乾洗來說,由於僅有 18 家門市,洗衣又是「地域性」極重的產業,服務對象一直以來受到不少限制,舉例來說三重、新莊、蘆洲都沒有門市。透過與 Boxful 任意存的合作,不只能夠突破地域限制,橘子乾洗特別助理林智遠也表示,雙方合作將可以擴展橘子乾洗所能夠服務的年齡層。

除此之外,消費者過去把衣服放在洗衣店久久不拿回來的使用習慣,對洗衣業者造成不小的倉儲壓力,與 Boxful 任意存的合作也期望可以教育消費者。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
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OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

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上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

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圖/ AWS

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下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

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圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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