精品百貨業恐跌35%!LV開帶貨直播卻被罵翻,奢侈品產業如何求生?
精品百貨業恐跌35%!LV開帶貨直播卻被罵翻,奢侈品產業如何求生?

香港Vogue網站報導,愛馬仕Hermès在中國廣州太古匯旗艦店,於疫情緩和後的4月11日開幕。不少商家都在等待,疫情後是否會有「報復性消費」。如果從愛馬仕的例子來看,非常樂觀。太古匯旗艦店是愛馬仕中國第二大分店,也推出訂製版的商品,開店當天的業績高達1,900萬人民幣(約新台幣8,002萬元),創下新店開業新高紀錄。

華麗的背後:精品百貨聲請破產、奢侈品市場恐跌35%

然而,在華麗的柏金包煙火背後,時尚產業、奢侈品產業因疫情影響動彈不得。美國精品連鎖百貨業者尼曼瑪戈集團(Neiman Marcus Group)日前已聲請破產保護;有118年歷史的潘尼百貨公司(J.C.Penney Co Inc)現正考慮自提破產。

根據〈貝恩奢侈品研究2020年春季更新〉(Bain&Company Luxury Study 2020 Spring Update)預估2020年全球個人奢侈品市場,將萎縮20~35%。研究主持人達爾皮齊奧(Claudia D’Arpizio)指出,奢侈品市場會復甦,但是產業將經歷深遠的改變。新冠病毒會迫使產業思考更有創意、創新,和更快服務顧客需求、應對通路限制的方式。

時裝周紛取消!亞曼尼、香奈兒品牌大秀變網路直播

從年初的時裝周,已經可以看出端倪。4大時裝周(紐約、巴黎、倫敦、米蘭)每年舉辦兩次,其中2、3月舉辦的是當年秋冬季女裝,9、10月舉辦的是隔年春夏季女裝。

今年2月疫情爆發時,正值時裝周,藝人與品牌都相對低調,對於強調藝人、模特兒躬逢其盛的時裝盛會來說,失色不少。BBC報導指出,像是倫敦時裝周,少了很多中國買家的面孔,等待入場的粉絲戴著口罩,因為中國封鎖的關係,很多原料、成品、半成品都到不了,甚至讓一些設計師無法登台。巴黎和米蘭的時裝周仍照常舉辦。上海、首爾和東京的時裝周則停辦。中國占全球奢侈品市場的三分之一,因此缺少中國參與,對時裝品牌影響重大。

為防群聚感染。Giorgio Armani決定將2020秋冬大秀改為網路直播,現場只有模特兒,禁止觀眾入場。從未公開直播服裝大秀的CHANEL香奈兒,也首度推出實況直播。

對於強調親身到現場,和模特兒近距離接觸,透過特權般「第一手報導」、「親身直擊」、「藝人躬逢其盛」營造高度的奢侈品品牌來說,停秀不只代表商機損失,也可能考驗品牌價值。如果你人在家裡也能看大秀直播,看衣服之外,還可以留言號召其他人一起批評/稱讚模特兒和設計師的點子,時裝周是不是也多少有點「落入凡間」?

LV也開帶貨直播!在中國小紅書首登場卻被罵翻

LVMH集團在2020年第一季的財報為106億歐元(約新台幣3,441億元),比去年同期衰退15%。LVMH表示這顯示出在大幅度的關店和工廠停擺、旅遊停滯的危機下,集團仍有良好的應變能力。執行長阿諾德(Bernard Arnault)一聲令下,集團旗下的香水工廠,改生產乾洗手、酒精,捐贈給醫療單位。

危機也是轉機,迫使這些時尚品牌加速線上化的腳步。只是,當過去以限量、稀少的產品、店頭款待、VIP、客製化待遇等吸引顧客的品牌,要如何把這些體驗線上化?

今年3月,Louis Vuitton(LV)在中國熱門App小紅書上開設2020夏日系列的直播間,並邀請到了小紅書上擁有百萬粉絲的時尚部落客來介紹。一個小時的直播,你猜有多少人看呢?答案是僅1.5萬多人。(是不是想要為LV掬一把淚?)從主持人、直播間擺設、燈光等等無一不被現實的網友批評,接地氣太過則有失身段。

數位通路雙位數成長!5年後可占30%市場

香奈兒(Chanel)和設計師電商平台Farfetch合作「未來商店」(Boutique of Tomorrow)實驗計畫,其中包括巴黎的旗艦店,以及推廣線上服務,從此旗艦店實現全通路的概念,掃QR code有一個銷售人員和顧客用的App,試衣間也有特殊鏡子可以辨識顧客的身分,銷售助理可以依照顧客的喜好建議穿搭。已經有1,400名顧客被邀請下載App,可在到店前填寫願望清單。

精品的數位化之路摸索,運動品牌Nike已走出一條路。Nike最新一季財報顯示,電商訂單大幅增加,抵銷中國業績下滑,營收101億美元(約新台幣3,024億元),成長5.1%,優於市場預期。對比之下,Adidas全球近四分之三的門市關閉,同期業績收入下降19%,淨利下降97%。

達爾皮齊奧總結,數位通路在2019就有雙位數成長,預計到2025年可占30%的市場。奢侈品品牌需要重新想像生產、分銷、行銷、供應鏈,和消費者互動的方式,才能迎接未來的變化。

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:經理人月刊

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關鍵字: #武漢肺炎
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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