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:TechCrunch、The Motley Fool、Credit Donkey
責任編輯:錢玉紘

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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