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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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