亞馬遜推男裝穿搭訂閱服務,每月140元就有造型師配到好!背後布局什麼策略?
亞馬遜推男裝穿搭訂閱服務,每月140元就有造型師配到好!背後布局什麼策略?

2019年,亞馬遜在會員衣櫥服務(Prime Wardrobe)推出了針對女性的「個人造型師(Personal Shopper)」方案,提供女性訂閱造型師的服裝搭配,每月寄送至家中任君選購,現在這項服務也拓展至男性消費者,Prime會員可以用每月4.99美元(約台幣142元)的價格,獲得造型師的搭配服務。

在完成個人的風格偏好測試後,亞馬遜的造型師會每月挑選數件服飾,裝在箱中寄送給消費者。顧客可以在試穿後決定購買中意的幾件衣服,並將剩餘的服裝退還給亞馬遜即可。

根據《TechCrunch》報導,新推出的男性搭配服務範圍包括Levi’s、愛迪達、Scotch&Soda、Lacoste及亞馬遜自有品牌Amazon Essentials等上千個品牌,包含數十萬種男裝及配件款式。

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亞馬遜聲稱,個人造型師涵蓋的服飾多達上千個品牌及數十萬種服裝配件款式。
圖/ Amazon

在推出個人造型師服務以前,亞馬遜其實也開放部份服裝供消費者在家試穿的服務,消費者可以在7天之內決定購買與否,最多一次可試穿8件衣服,但適用的產品非常有限,往往受歡迎的品牌皆不提供在家試穿。

不過,亞馬遜強調不會刻意讓造型師挑選自有品牌服飾,其占比在可選擇品牌中僅有不到1%。

男性服飾市場快速成長,運動服是最大主力

亞馬遜選擇在2019年先推出女性版本的個人造型師服務毫不奇怪,女性的服裝消費力往往較男性為高。根據統計,16歲以上男性平均每年花費323美元在打理服裝上,而女性則較這個數字高出76%,每年平均花費571美元買衣服。

且女裝往往單價較男裝更高,即使同樣只是一件牛仔褲,女性版本也較男性的高出10%左右價格。

不過,男性時裝市場仍在快速成長,提供服裝搭配訂閱服務的Stitch Fix在前陣子的財報會議中指出,男裝直接購買業務在最近一季迎來高個位數的成長。亞馬遜趁勢在此時推出男裝搭配的訂閱服務似乎也不令人意外。

尤其運動服、休閒服等主打舒適的服飾更因疫情銷量激增。Stitch Fix就指出,女性運動服較去年同期銷量成長350%,而男性運動服也同樣需求熱烈。

疫情推動服飾電商規模擴大,亞馬遜把握發展契機挑戰競爭對手

與業務型態類似的競爭對手Stitch Fix相比,Stitch Fix搭配價格為20美元,而亞馬遜個人造型師則為每月4.99美元。另外,Stitch Fix造型師挑選的服飾直到開箱時消費者才會知曉,而亞馬遜會在發貨前就率先通知客戶造型師為你挑了哪些服飾。

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Stitch Fix是服飾搭配訂閱市場龍頭,亞馬遜仍需不少時間才有望領先對手。
圖/ 截自STITCH FIX

亞馬遜在服裝搭配訂閱服務領域仍處於起步階段,雖然這位電商巨頭聲稱已經有數十萬位消費者利用個人造型師服務建立了服裝偏好資料,相較於Stitch Fix達340萬的活躍用戶數仍然偏少,要在這塊領域取得領先仍需要不少時間。

個人造型師服務是亞馬遜強化在服飾領域市占率的一項策略,目前電商銷售約占美國服裝市場的39%,而亞馬遜已是其中最大賣家,尤其受到疫情衝擊,無論消費者或廠商都紛紛轉往線上,未來電商佔據服裝銷售的比例可望進一步成長。

資料來源:TechCrunchThe Motley FoolCredit Donkey
責任編輯:錢玉紘

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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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