從千億滯銷品堆庫存,到加開175家門市!H&M三個做法逆轉營運頹勢
從千億滯銷品堆庫存,到加開175家門市!H&M三個做法逆轉營運頹勢

在消費趨勢丕變的情況下,主流價值也變得不同,「快時尚」產業哀鴻遍野,其中H&M的營運更陷入連續性下滑窘境,2018年第1季的利潤甚至減少62%,迫使H&M不得不積極做出改變,從開放創新到品牌發展,由內而外的全面調整,一年後總算順利交出年漂亮的成績單,而且實體零售與線上銷售都同步上揚。H&M怎麼做到的呢?

H&M_shutterstock_739161163Resize 1280.jpg
快時尚產業利潤逐年減少!而H&M在2018年第1季,利潤甚至減62%,迫使H&M不得不積極做出改變。
圖/ Vytautas Kielaitis via Shutterstock

延伸閱讀:一個Chatbot催動業績成長10%!UNIQLO台灣兩年的數據摸索心路

隨著新世代消費價值觀崛起,原本以快時尚作為訴求的H&M,反而被視為便宜、浪費的象徵,在這樣的風潮中,H&M的營運開始出現力有未逮的疲態。2017年底的銷售數字,創下成立以來的新低;2018年第1季的獲利更減少了62%,此外,還有高達40億美元(約1200億台幣)的庫存品。

對此,H&M做出了三大改變,來翻轉市場狀況,相關計畫從2018年陸續啟動之後,一年的努力,實體零售與線上銷售都呈現上揚,除了交出年銷售成長10%的成績單,更計畫在全球新增175家零售店面。

改變1:改善數位體驗,增加視覺化搜尋

H&M先前並不是一間擁抱新科技的企業,雖然有網站也有App,但是並沒有提供最佳的零售體驗。直到2018年中,H&M才積極改善使用者的線下與線上零售體驗。

首先,H&M增加了「視覺化的搜尋」(VISUAL SEARCH),當消費者在街上看到一件不錯的上衣時,用手機拍照後就能搜尋H&M是否也有類似款式。此外,掃描搜尋讓站在店內的用戶以手機掃描產品標籤,進一步了解產品資訊或類似產品推薦。H&M為改善消費體驗,也開始支援PayPal支付,讓消費者有更多付費的選擇。

除了在消費者端的數位革新之外,H&M也針對內部營運環節進行檢視,並發現旗下約80%的員工都沒有固定的辦公桌,工作時的移動需求高,於是,2018年底H&M決定「統整數位平台」,讓員工可以透過行動裝置和團隊成員溝通,也可以經由這套系統處理相關工作,如此一來,員工就不需要在各種App之間切換,不僅可以提升工作效率,也能夠讓員工更專注在銷售服務上。

H&M
H&M的應用程式具有可視覺化搜尋單品的功能。
圖/ H&M

改變2:強調永續品牌經營,另拓副品牌目標市場

H&M為了逆轉頹勢,除了強化數位體驗,更進一步強調環境永續的品牌理念,來因應消費價值轉變的市場現況。事實上,H&M早在10年前就開始經營永續材料所製作而成的服飾系列「Conscious Collection」,每年春天,都會推出基於環境永續理念而產製服飾。

這樣的作為,正是符合現今年輕世代的消費價值,讓他們進而認同這個品牌。 因為大部分的消費者,已經不再偏好購買低價、快速退潮流行的服飾,特別是24至39歲的千禧世代,對永續生活、環境保護的意識愈來愈高,他們會選擇購買品質好、有獨特性、耐穿的產品,先前那個便宜、中等品質、講求潮流的快時尚,再也無法得到他們的認同。

除此之外,H&M還積極經營旗下副牌,來拉攏不同的消費族群。舉例來說,瞄準年輕族群的Nyden,是藉由想像未來消費者購買服飾的行為,加上市場調查、社會調查等所成立的,它認為,品牌不會再由一位主要設計師領導風格,而是透過不同的人影響而成,Nyden就與網路知名的刺青藝術家、演員等聯名,來推出較高品質、較高定價的上衣款式。

另一個瞄準設計感、高品質但平易近人價格的副牌COS,也是消費行為轉變下的另一種成功體現,即使COS上架的實體店面,比主品牌H&M少了95%,但它所帶進的利潤卻未低於H&M,將近12億美元(約360億台幣)的投資金額,一年內就已經損益兩平。

COS
H&M集團推出的設計副牌COS,以高品質與平實價格著稱。
圖/ COS

改變3:接受創新科技,從數據決策到智慧穿衣鏡

一年多前,H&M開始決定導入數據分析技術,進一步了解消費者偏好,透過分析店內銷售品項、會員資訊、退貨品項、網路流量、搜尋引擎潮流等數據,H&M能夠了解每家店面較受歡迎的品項為何,再依據此結果安排進出貨,來刺激銷售,這樣的運作模式,有別於過去一直都是以設計師、商家建議作為商品設計決策的邏輯。

根據一篇《華爾街日報》的報導,H&M在瑞典高級住宅區Östermalm分店,進行數據分析測試的結果顯示,店內員工原先都認為當地消費者喜歡基本、素面的款式,但是,在分析銷售與退貨數據後,發現當地消費者大部分為女性,並且喜好潮流單品,如花印短裙、高價單品等。在此之後,H&M撤除40%店內男性服飾商品,增加更多潮流單品、家居商品、高端單品等,最後,這家店的銷售出現戲劇性地成長。

除了數據分析以外,H&M在過去這一年也揭曉好幾項創新科技嘗試,包含語音啟動的穿搭建議智慧鏡子、Google Assistant的家居設計推薦功能H&M Home Stylist,以及與擴增實境公司HoLoMe合作的AR應用。某些科技或許只是潮流上的嘗試,但是H&M說不定也能透過這些投資,發掘一些新的零售體驗,更快掌握未來的零售樣貌。

新任執行長接手,啟動開放創新的篇章

今年初,H&M揭露新任執行長——海蓮娜・赫默爾森(Helena Helmersson),她不僅是在H&M待過超過20年的老將,也是全球四大流行服飾企業中的首位女性執行長,同時也象徵著品牌創辦人的孫子卡爾約翰・佩爾森(Karl Johan Persson)掌管H&M的時代終結。

1997年就加入H&M採購與生產部門的赫默爾森,曾經派駐孟加拉首都達卡(Dhaka),2007年又因掌管內衣褲部門生產,再度移居香港,並於2010年回到瑞典總部,成為永續部門主管,負責H&M的環境永續倡議,2019年升任營運長,並於1年後接手執行長一職。

赫默爾森上任一個月後,就宣布開放旗下供應鏈生產資源,讓小規模的衣服品牌也能使用H&M的產品開發、物料購買、生產與物流等資源。

第一步棋下得有膽識,「我們在這個產業中,商業面相當成功,但永續面落人後的情況,並不是機密。為了產業的未來,H&M已經致力於供應鏈的價值轉換與改進,現在我們更進一步了解,我們的努力也能夠對他人帶來好處。」赫默爾森在與《金融時報》的訪問中說道

H&M快速導入新科技、積極轉換策略,拉回銷售成績後,在赫默爾森的帶領下,順勢走入下一個階段,並以開放創新的作為,回應著產業的過去與未來。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:FC未來商務

FC未來商務,專注未來新商務應用、轉型思維與創新體驗,並結合沙龍分享、展會發表,協助產業找到面對未來的轉型關鍵解方,並連結創新資源。

延伸閱讀:

  1. 圖文行銷不只是蹭流量!Pinterest 導購力高於其他平台4倍,怎麼做到的?
  2. 先考慮價格還是品牌?年輕世代的消費行為大解析
關鍵字: #電子商務
往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓