Nike如何發揮成長3動能,逆風成為「年度最有價值服飾品牌」?
Nike如何發揮成長3動能,逆風成為「年度最有價值服飾品牌」?

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作為世界上最具「標誌性」的品牌之一,Nike被認為是全球最有價值的服飾品牌,排名甚至超過Gucci、LV、Cartier等精品。

據英國品牌價值諮詢公司Brand Finance報告,Nike蟬聯「最有價值服飾品牌」,同比2019年度成長7%,將品牌價值推升至348 億美元(新台幣9,858億元)高峰,他們究竟有什麼秘訣?

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針對不同的客群,像是大批的球鞋愛好者,Nike也相應推出了Nike SNKRS 這個搶購限量球鞋的官方會員App。
圖/ Nike

三大擴張主軸,女性市場、會員社群、O2O

Nike公布2021財年上半年(2020年6至11月)財報顯示,2020年6到8月Nike商務(Commerce)App需求成長近200%,每月活躍用戶達三位數百分比成長,而數位銷售(Digital Business)超出業務目標30%,比之前的計畫還要提早3年。9到11月,數位營收也已連續三季成長近8成,在北美市場甚至成長逾100%,分析有3大因素締造如此佳績。

首先,Nike能夠直接透過自有平台與愈多消費者聯繫,這也是Nike撤離亞馬遜這樣大電商平台的底氣 。Nike近年來持續投注資源在增加會員參與度,以提升每個客戶貢獻的價值,執行長杜納霍(John Donahoe)更在電話會議上表示,在兩個以上的自有平台和Nike有所聯繫的消費者,他們的 lifetime value (LTV,顧客終生價值) 是一般客戶的4倍。

在砸大錢的各類運動代言行銷外,Nike經營會員社群所付諸的努力,能幫助他們進一步鞏固社群。如果你是有在跑步的人,就不可能沒聽過NRC (Nike Run Club)這個App,可以用來追蹤你的跑步記錄、對接教練根據你的目標和體能提供專屬訓練計畫,並且和志同道合的跑友一起跑步。

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在疫情大流行期間,NRC中的「Audio Guided Runs」(教練語音指導)連續4個月的月均下載量超過了100萬次,在第一季時,女性用戶完成的跑步次數首次超過了男性。
圖/ Nike Run Club

第二,看到高檔運動服飾Lululemon取得的成功,Nike模仿前者策略:針對女性市場大力開發新布料瑜珈服飾,市場反應也很好,管理層曾透露在瑜珈服飾業務有驚人成長,更直接反映在去年9至11月財報上,整體女裝銷售成長了200%。

第三則是O2O(Online To Offline,線上到線下)的部分,Nike去年7月新開以用戶數據為核心的廣州新店,能夠做到更一對一的客製化購物體驗,會員的消費額度也遠超過其他店面,顯示出Nike結合零售與數位化所做的努力。

像是Nike App以社群為核心理念,鼓勵同城市會員參與鄰近店內,或在城市舉辦的各種體育和潮流活動、Nike專家營與明星教練工作坊等活動,串聯線上線下平台。

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Nike投注更多資源在數位化及個人化系統,讓他們掌控更多用戶數據,再藉由數據分析達到精準預測,優化庫存管理與物流效率。
圖/ Nike

同時,廣州店也成為第一個引入Nike Fit的實體店,這個AR(擴增實境)& AI(人工智慧) App能夠掃描用戶腳的尺碼,推薦適合的鞋款。

針對不同的客群,像是Nike有著大批的球鞋愛好者,也相應推出了Nike SNKRS 這個搶購限量球鞋的官方會員App。

由於球鞋二手市場非常活絡,球鞋迷也都會在這App上面搶貨。Nike也在 SNKRS直播賣球鞋,與用戶互動的效果顯著,2分鐘內讓Air Jordan 4 的PSG(巴黎聖日耳曼足球俱樂部)聯名款銷售量提高100%。

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Nike SNKRS直播賣球鞋,與用戶互動的效果顯著,2分鐘內讓Air Jordan 4 的PSG(巴黎聖日耳曼足球俱樂部)聯名款銷售量提高100%。
圖/ Nike snkrs

押注技術升級,持續增強盈利能力

為強化組織營運,Nike也正在投入更多在物流業務上,投資在機器人與自動化技術與RFID(無線射頻辨識),目前已在北美、日本和歐洲部署自動化系統,縮短下單到物流運送的一半時間;並使用數據模型來預測消費者需求,提升庫存管理效率,讓消費者能在一、兩天內就拿到貨。

管理層電話會議也提到,搭配上面提到的數據化會員系統與個人化O2O服務,加速未來在女性市場和服裝市場的成長。

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Nike Fit導入實體店,這個AR(擴增實境)& AI(人工智慧) App能夠掃描用戶腳的尺碼,推薦適合的鞋款。
圖/ Nike

Nike 2019年時收購了 AI預測分析公司Celect,加強Nike DTC (Direct to customer)的戰略;透過整合Celect技術到Nike App和網站,以預測消費者想要的運動鞋、服裝,以及何時需要、從何處購買,減少缺貨率並更高效控制庫存。

此外,2016年Nike收購了數位設計工作室Virgin MEGA,用來創建SNKRS App;2018年,Nike收購消費數據分析公司Zodiac,以及以色列電腦視覺公司Invertex,這則是 Nike Fit裡3D掃描功能的技術。

總結來說,更大規模的數位化與個人化的會員系統,讓Nike掌控更多用戶數據,透過社群經營互動來降低獲客成本,並提高用戶的購買頻率;同時也能分析數據打造更精準的預測系統,優化庫存管理與物流效率。

綜觀前述投資,預期在未來都將讓Nike降低成本、增強盈利動能。

責任編輯:張庭銉

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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