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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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