亞馬遜將開首家實體時裝店,動手指後免出試衣間就能一次試穿!
亞馬遜將開首家實體時裝店,動手指後免出試衣間就能一次試穿!

1月20日消息,美國當地時間週四,亞馬遜宣布,位於加州洛杉磯郊區格倫代爾的首家時裝店Amazon Style將於今年晚些時候開業。在顛覆了實體零售行業之後,亞馬遜似乎打算重新進入這個領域。

亞馬遜將在其時裝店中展示知名和新興品牌的女裝、男裝、鞋子以及配飾,其價格將迎合各種購物者的需求。Amazon Style總經理西莫伊娜·瓦森(Simoina Vasen)表示:「你在這裡可以找到10美元的廉價商品,也可以購買價值400美元的名牌,各種品牌應有盡有。我們希望滿足所有購物者的需求。」

Amazon reimagines in-store
圖/ Amazon

Amazon Style的零售面積約為3萬平方英呎(約合2787平方公尺),旨在解決傳統零售店的諸多痛點。當購物者走進時裝店時,他們會看到「陳列物品」,但特定產品只有一種型號和顏色,其餘的都會放在商店後面。在智慧手機上登錄亞馬遜應用程式後,他們會掃描商品上的二維條碼,查看其他尺寸、顏色、產品評級和其他信息,比如對類似商品的個性化推薦。

在掃描商品上的二維條碼後,購物者可以點擊亞馬遜應用程式中的按鈕,將商品添加到試衣間或發送到提貨櫃檯。在試衣間,亞馬遜增加了觸摸顯示螢幕,購物者可以使用它對商品進行評分分級,或者要求將不同款式或尺寸的商品送到試衣間。然後,每件衣服都被放在試衣間的「安全衣櫃」裡,在店員送衣服後,衣櫃就會解鎖。亞馬遜表示,這使得顧客可以繼續購物,而不必離開試衣間。

Amazon reimagines in-store
圖/ Amazon
Amazon reimagines in-store
圖/ Amazon

購物者將可以使用亞馬遜的手掌掃描系統Amazon One在結帳時付款。像亞馬遜的其他實體零售概念一樣,Amazon Style試圖融合該公司的線上和實體購物體驗。購物者將能夠在亞馬遜應用程式中訪問他們的店內購買歷史記錄。但與全食超市不同的是,Amazon Style不會為Prime訂戶提供任何特殊折扣。

Amazon Style標誌著亞馬遜在實體零售領域的最新嘗試。該公司在2015年開設了首家書店,然後在2017年斥資137億美元收購了全食超市,此後還推出了許多其他實體零售業務,包括「拿了就走」的便利商店、出售網紅產品的特色商店,甚至還有自己的連鎖超市。

亞馬遜多年來始終在擴大其在服裝銷售領域的份額。去年3月,富國銀行預測,亞馬遜已經超過沃爾瑪,成為美國最大的服裝零售商,並估計亞馬遜2020年在美國的服裝、鞋類銷售額成長了15%,達到逾410億美元。

Amazon reimagines in-store
圖/ Amazon

亞馬遜透過銷售各種流行品牌和自有品牌服裝,線上上服裝領域取得了早期成功。近年來,該公司透過開設線上奢侈品時裝店,向高端市場進軍。透過開設首家實體時裝店,亞馬遜可以吸引更多購物者。

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #Amazon
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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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