UNIQLO怎麼用「拒絕時尚」賣衣服?
UNIQLO怎麼用「拒絕時尚」賣衣服?

當評價一個人落伍了,會說:「我第一次看到這個新聞的時候還是一個處男,如今已經是兩個孩子的爸了。」就在前幾天,當我刷到UNIQLO三里屯女主當上母親的新聞,突然意識到不太對勁,「十年修得同船度,百年修得UNIQLO」這個段子也已經有4年多的歷史了。

三里屯隨著UNIQLO紅遍了大江南北。不過這次事件非但絲毫沒有打擊到UNIQLO,反倒這幾年下來營業額、門市數量、利潤率齊開花。UNIQLO中國區銷售額達到了331億元(約新台幣1,410億元),線下門店達到了848家。平均門店銷售額高達4000萬(約新台幣1.7億元),這是其他同類型品牌的10倍。

不但如此,它的線上銷售也非常猛,已經連續六年蟬聯天貓雙十一服裝類TOP1。去年雙十一當日銷售額突破15億(約新台幣63億元),男女裝細分銷售額它都排在第一,甚至就連內衣銷售,一不小心還拿了一個第二。

UNIQLO的衣服看起來明明很平庸啊,甚至跟時尚扯不上半毛錢關係,為什麼這些年大家紛紛跑去搶UNIQLO了呢?

做服裝,也可以拒絕時尚

UNIQLO的誕生是柳井正在1982年到美國考察受到的啟發。當時美國大學校園流行一種倉儲式自助購物的服裝門店,門店是一個倉庫,沒有導購,愛買不買。不過柳井正倒是覺得這種服裝零售方式非常有意思,他說:「在這間店買衣服就像是買CD一樣。」於是回日本創辦了UNIQLO。

UNIQLO全稱叫(Unique clothing warehouse)翻譯過來是「獨特服裝倉儲式商店」的意思,這也反映了它的一大特點正是倉儲式購物。

同時UNIQLO還有另一大特點,那就是銷售的服裝中超過70%的都是基本款。這一點我們從UNIQLO前幾年的口號也能看出來,「make for all」這翻譯為中文的意思是:UNIQLO的衣服是為所有人打造的。究竟是什麼衣服能像UNIQLO說得這麼牛呢?答案是基本款。

如今不都是主張消費升級,主張個性化嗎?不盯准流行前線去打造衣服都不好意思說自己是一線品牌。而UNIQLO倒好,反倒把基本款的打造當成了一項戰略。

柳井正腦門被夾了嗎?

柳井正不傻,恰恰相反,還非常精明。UNIQLO這個戰略是跟它時代背景以及文化背景息息相關的。

我們先說一下當時日本的時代背景。當時社會上有一個數量龐大的群體,叫做窮忙族,就跟我們現在的月光族一樣。他們以為日本經濟將永遠繁榮,所以一發工資就立馬買買買,一毛錢不剩。好景不長,20世紀90年代開始,日本進入了持續20年的經濟低迷時光,經濟的緊急剎車使得他們不得不勒緊褲腰帶過日子。這群年輕人終於浪不起了,開始青睞平價服裝。

UNIQLO之所以會選擇經營基本款,這一點還跟文化背景息息相關。亞洲人在穿衣方面並不喜歡張揚。有一項調查顯示,加拿大消費者認為服飾風格更重要,而中國的消費者認為服裝的功能性和舒適性更重要。另外UNIQLO的全球營收中,中日韓的銷售額以及利潤是遠大於歐美地區的,這個數據也從側面說明了這個問題。

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圖/ UNIQLO

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早些年的時候,柳井正就發現服裝基本款雖然沒有流行款這麼吸睛,但卻通常能夠占到總銷售額的30%。即便是放到現在,另外一個主張時尚與設計感的服裝巨頭Zara,它的基本款也佔了銷量前10名的半壁江山。同時基本款需求量大、標準程度高、容易大批量生產。

穿著正裝去打球

由於70%的服裝都是基本款,一件普通的T-shirt總不能變出花來吧,所以UNIQLO的SKU會比其他服裝企業小得多,每年新品數量僅有1,000款左右,這只有Zara等服裝巨頭的十分之一。

得益於SKU少,UNIQLO的供應鏈壓力相比其他廠商小得多。目前128家工廠就已經能滿足UNIQLO的全部需求了,而有的服裝企業的供應鏈甚至超過了上千家。工廠數量不多,有利於UNIQLO對上游的把控,同時提高了議價能力。

SKU降了下來以後,UNIQLO能夠把精力集中在服裝的打造上。而它產品研發的方向,就是前面所說的打造適用性強的衣服。UNIQLO衣服的適用性分為兩方面:一是適應人,二是適應場景。

一、首先是適應不同人群。UNIQLO是那種典型的品類不夠顏色來湊的服裝企業。它的一款單品往往分為圓領、V領,同時每一款又有5、6種顏色加以選擇。UNIQLO推出的第一件爆款刷毛上衣,它的顏色甚至多達了51種。

為了能使人群覆蓋面廣,價格也不能太高。很多人之所以喜歡UNIQLO,歸根結底還是得回到性價比這件事上:好穿不貴。UNIQLO相較於其他幾個快時尚品牌Zara、H&M、Gap,它的價格是要偏低的,畢竟早年的時候它走的就是低價的路線。

以UNIQLO的搖粒絨大衣為例,在20世紀末如果想要買一件保暖的大衣,羊毛是最佳的選擇,但是羊毛大衣當時市場價格超過了1萬日元(約新台幣2765元)。而UNIQLO在這時候推出了搖粒絨,它同樣以保暖為主打功能,但是價格居然只要1900日元(約新台幣525元),相當於打了2折。這個價格在當時簡直爆炸,到了2000年,已經有1/3的日本人忍不住買了它家的搖粒絨上衣,這是真香定律的又一鐵證。

光價格低還不行,品質過得去消費者才會買帳。跟一眾國產品牌比起來,UNIQLO的衣服又像是在實施降維打擊。那些80、90後的年輕人長大了,當他們回過頭來重新審視早些年穿過的的X邦、X馬這些牌子的衣服,就像是回看中學時的QQ空間,簡直不堪入目。

而UNIQLO的衣服有質感,設計感強。同時它的基本款又是屬於那種萬金油類型的衣服,跟其他品牌也能很好搭配。這對於幅員遼闊,直男基數大的中國來說,無疑是一個利好的消息。UNIQLO的出現,解決了一大片不懂得穿衣打扮的男同胞的需求。這也是它為什麼能夠獲得男裝雙十一銷量冠軍的原因之一。

二、適用不同的場景。很多服裝都有它的局限性。我們都知道POLO衫是上班的時候穿的,配色比較鮮豔的運動服飾是在運動時穿的。試想一下如果穿著西裝革履去打籃球,這畫面簡直辣眼睛。

為了打破這種場景界限,UNIQLO的做法是把功能性面料運用到常規衣服上。在2015年的時候,UNIQLO推出了DRY-EX速乾面料。這種面料具有吸汗透氣、保持乾爽等功能屬性,按理來說這種面料用在運動服裝上非常合適,但是UNIQLO卻把這個面料融入到了自家的POLO衫以及T-shirt當中。你穿著它去上班不會顯得違和,即便穿著去打球也能很好地適應,一舉兩得。

為了打通這種場景,UNIQLO在面料的研發中可沒少花心思。由於這些年的持續投入,UNIQLO除了前面所說的DRY-EX面料以外,還推出了HEATTECH、BLOCKTECH、Ultra Light Down、AIRism等一系列主打功能面料的產品。

每一件衣服都有一個身份證

前面不是說UNIQLO性價比很高嗎?它家衣服性價比高,主要取決於它透過數位化等方式提高生產經營的效率。

柳井正靠賣衣服當上了日本首富,很多同行經常向柳井正取經如何開好一家服裝企業。但是他卻反復強調:別誤會了,我是一家科技公司!不過柳井正也沒有瞎說,因為UNIQLO一直都有往數位化靠攏的趨勢。UNIQLO透過數位化實現了產品的反饋以及用戶資訊的獲取這樣一個鏈條的閉環,所以它的衣服會賣得比別人要快很多。

一、利用數據來進行門店選址。UNIQLO連續6年蟬聯雙十一銷量冠軍,它後台自然收穫了一大堆數據。比如衣服有哪些人在買、購買金額是多少、哪個年齡層的比較多、哪個地域消費水平高等等。如果某個地區的銷售情況符合UNIQLO的營收預期,它就會在這個區域開設線下門店。

二、利用數位化提高周轉率。UNIQLO門店在2018年全面引進了RFID系統。RFID的好處在於每一件衣服都相當於有一個身份證記錄在案,具體流向記錄得一清二楚。RFID的出現大大降低了庫存管理成本,同時還提高了周轉率。

UNIQLO線上跟線下庫存是實時共享的,如果門店或者網店庫存告急,就能加大生產或者及時從其他門店進行調配,更加靈活。所以UNIQLO能把平均庫存周轉天數降到了83.72天,這至少比中國服裝企業快了一半。

三、如今門市設有智慧試衣鏡,自助結帳等智慧化裝置。顧客挑選一件衣服時,在智慧試衣鏡上會顯示出這件衣服的尺碼、款式、面料等資訊,同時還為你提供適合與這件衣服搭配的其他單品的資訊,比如褲子,帽子等等。UNIQLO簡直在全方位試圖掏空你的錢包。

有了這些裝置,消費者進店多久、為一件衣服消費考慮了多久、哪些衣服拿下來又放回去了,這些數據UNIQLO都能夠了解得一清二楚。(PS:不知道為什麼一講到這裡,我又莫名其妙想到了它家的試衣間。)

有了這些具體化的反饋,UNIQLO再把這些數據用到產品的打造上,所以它能連連出現爆品也不奇怪了。

聽見炮聲的人做決策

連鎖店常見的管理方法是總部在上面發號施令,而店鋪在下面服從執行。這樣搞得上面的跟下面的都在暗暗較勁,誰也不服誰。最近我還看到一個笑話是說:領導與下屬的關係就像是站在樹上的兩隻鳥,站在上面的鳥把屎都拉到了下面的頭上。於是乎上面的鳥往下看都是shit,下面往上看的都是ass。

這樣做看似便於門市集中管理,但是管理模式是很粗放的。因為總部是離用戶最遠的一環,很難收到及時而又準確的市場反饋,這樣就像是在指點江山。

在這一點上UNIQLO恰恰相反,它給了各個門市更多自主權,讓聽見炮聲的人做決策。

門市是否要增加商品訂購,總部不再一股腦拍板決定,而是會認真參考下面員工的建議。由於門店採取倉儲式購物,員工不再需要像個跟屁蟲似的跟在消費者的後面。而他們有了一個更重要的任務,就像是炒股一樣,時時盯著門店各種數據以及對消費者做分析,發現他們真正的需求。

2010年秋季男式羊仔外套上市之後,S碼很快銷售一空。但是M碼和L碼的銷量就平平無奇。這是怎麼回事呢?一個店員透過暗中觀察發現過來買S碼男士羊仔外套的都是女性顧客,於是他建議總部增加對女性羊仔外套的生產。總部如獲至寶,趕緊開足馬力生產女性外套,結果當年這件單品取得了非常好的銷量。

UNIQLO對於門店店長更為重視。柳井正認為他們的重要性甚至堪比CEO。它的門店與總部不再是上下級關係,相反,在經營上,店鋪成為了真正的主角

店長同樣分為三個層級:一般店長-明星店長-超級明星店長。超級明星店長擁有門店所有商品的訂購以及店鋪運營的權利。而總部在這個過程中更像是一個專家,在店長經營時起到輔助,提供專業支持的作用。

結語

UNIQLO為什麼這麼紅,其實也不是沒有原因的。減少品類、生產基本款、運用數據化方式進行產品打造以及企業經營,給到員工更多自主權。當UNIQLO這一套做法下來之後,可能UNIQLO單一方面而言不佔優,但是綜合起來卻能產生極強的產品力。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:鈦媒體

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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