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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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