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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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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