康是美市占輸給屈臣氏、寶雅!統一為何還要開美妝通路Unikcy?專家這樣說
康是美市占輸給屈臣氏、寶雅!統一為何還要開美妝通路Unikcy?專家這樣說

上周(2 日)統一集團美麗事業旗下新品牌Unikcy首間門市開幕,設於高雄夢時代購物中心1F、占地百坪、集結56個國際彩妝保養品牌。但統一明明已經有康是美這個藥妝通路,為何要針對彩妝再開一個新的通路品牌?

Unikcy由統一集團美麗事業董事長高秀玲親自帶團規畫,瞄準25到45歲女性作為主力客群,卻不同於康是美的開架式通路,Unikcy配有專業彩妝師,提供顧客試妝、試香等諮詢服務,還有能做護膚療程的SPA區,提供多項專櫃品牌一站式購足的體驗。

UNIKCY 禮品包裝服務.jpg
圖/ 統一集團

館內引進M.A.C、Bobbi Brown、倩碧等多家專櫃美妝,主打消費滿5000元,享免費禮品包裝;購買指定保養品套組,可兌換價值近2000元護膚服務,都透露出Unikcy想攻上客單價千元的高端美妝客群。

美妝市場正夯,統一如何靠新品牌進攻?

攤開經濟部統計處去年的報告,台灣藥妝零售業近5年平均年增率3.2%,優於整體零售業的1.2%。而據未來流通研究所調查的台灣「零售&電商」產業市占率報告,2020年在美妝零售業中,康是美以5.9%居於老三,與前兩名的寶雅(8.8%)和屈臣氏(8.3%)仍有差距。

身為零售通路龍頭的統一,近年極力在美妝市場尋求新機會和做法,2018年曾推出的美妝通路品牌「K·Seren」,挾其集團的規模優勢,以複合式店型將開架美妝專區進駐多家7ELEVEn。這次則選擇另開新品牌切進高價美妝。

「Unikcy很可能是統一用來磨練的實驗場域。」東吳大學企業管理學系副教授歐素華認為,統一近年積極摸索25至45歲這群年輕消費者,在美妝用品的購物模式,從把開架美妝搬進7ELEVEn、到嘗試各種複合店型,Unikcy或許是下一步:成為最好的體驗練兵場。

打造體驗行銷場域,摸索「產品+服務+體驗」的最佳組合

不管是主打黑、白、紅的裝潢設計,還是店內多元服務,Unikcy都符合體驗經濟(The Experience Economy)中,強調娛樂、教育、美感及逃避現實等4要素。歐素華指出,在各條件俱足的狀況下,Unikcy可以實驗門市內由「產品+服務+體驗」3根支柱構成的價值鏈。

產品面結合多項專櫃品牌,符合年輕族群逛街紓壓,同時注重採購效率的特性。店內設有消費者top10暢銷首選專區,門口還有根據每季市場趨勢、當紅話題更換陳列的「POP-UP store」,讓Unikcy滾動式調整、測試不同選品的銷售狀況。

針對服務,Unikcy與百貨專櫃同樣提供試妝和試香,不同的是,門市內的彩妝師和美容師並非品牌專櫃人員,而是Unikcy自家培育的彩妝團隊,較能緩解消費者靠櫃時,被特定品牌推銷的壓力,Unikcy也能藉此瞭解哪些產品更需要人員解說,哪些產品只需讓消費者自行選購。

目前SPA區的護膚服務雖因疫情暫緩上路,但未來消費者達到消費門檻後,可直接兌換SPA區護膚服務,在店內完成「購買到使用」一條龍的體驗。

不過,消費者究竟是因體驗(護膚SPA)和服務(美妝諮詢),而願意買更多產品,還是選產品時,因為可以額外得到體驗與服務,才產生到店消費的動機?歐素華認為,該由誰來驅動誰,統一也許能從Unikcy中實驗出結果,將最貼近年輕女性的消費脈絡,複製到其它都會區。

護膚spa.jpg
Unikcy附設SPA區,消費滿額有機會兌換護膚體驗。
圖/ UNIKCY

獨家商品區分客群,同品牌不打架,還能發揮綜效

此外,Unikcy選在高雄夢時代插旗,也別具巧思。歐素華指出,目前大型購物中心和outlet是年輕族群實體購物的趨勢,對於 Unikcy 想鎖定的主力客群,有足夠的集客效益。

不過Unikcy選擇引進專櫃品牌,又直接進到百貨設點,難道不怕「打架」、互搶生意?

歐素華認為,專櫃品牌對有年輕化的需求,希望多接觸30歲以下消費者,應不排斥嘗試新通路,如果美妝品牌能出新招、區分客層,就能避免通路互蝕(cannibalization),拓展新藍海。

比如Unikcy獨家上架各專櫃的「迷你尺寸」商品,正是解法之一,像小瓶裝香水和迷你粉餅,對美妝品牌來說,以更親民的價格,拉攏口袋不深、偏好少量多樣的年輕族群,拓展新客群之餘,還有機會推升明星商品的規模經濟。比如小尺寸明星香水,除了包裝微調外,核心的香水原料沒變,長期下來,反而有機會壓低製造單價。

Unikcy表示,目前僅規畫高雄夢時代一家門市,未來將視消費者需求與市場狀況,評估展店計畫,統一未來如何利用該品牌及其經營模式,值得外界持續關注。

(本文轉載自:經理人月刊

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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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