QB House
QB House
2002.11.15 | 科技

今年4月,日本連鎖理髮店QB House(Q是Quick,快速;B是Barber,理髮),在新加坡金融重鎮萊佛士坊(Raffles Place)開設了首家海外分店。怪的是,它要什麼沒什麼:不設計髮型、不染髮,連頭都不肯幫你洗。
因為,正如QB House的口號「Just Cut」所宣誓的,它只想專心做好一件事──理髮,而且標榜「只要10分鐘」。
「10分鐘」看來沒什麼了不起,但對於只想理髮,其他「什麼都不想要」的顧客而言,卻是再貼心不過。想想你上回理髮排了多久的隊?理完頭髮,你翻爛了幾本八卦雜誌?

**合理品質+合理價格

**
一般理髮店的服務主要有4項:剪頭髮、洗頭、刮鬍子、打理髮型。
「一般理髮店這樣平均都得花上4000日圓。即使不排隊,少說也要40分鐘。我們省去其他非核心服務,10分鐘幫你理好頭髮,而且只收1000日圓,」母公司QBNet的高級主管守屋貴指出。
由於只要10分鐘,不但忙碌的上班族可以在回家時順路理個髮,就連原本不屬目標客群,只想剪個頭髮的粉領族、主婦與學生,也經常光顧。
一位媽媽開心的表示,讓3個孩子理髮,原本得花費上萬日圓,而且一理就是2、3個小時,現在「不但只要3000日圓,而且半小時內絕對搞定。」
有計程車司機表示,省下來的時間,他可以好好睡個午覺;一位快遞送貨員則說:「我可以趁送貨空檔溜班理個髮,不像以前還要動用寶貴的假日。」
「我們雖然便宜,但顧客週轉率很高。一家店每天只要來50到60人,損益就兩平了,」出身財務與企劃的現任社長荒木孝司指出。生意最好的是池袋車站裡的分店,每天有200人次,再度光顧的客人有8成。
自1996年11月在銀座開設1號店以來,由於品質與價格的合理搭配,6年來,QB House的直營與加盟店共計已達154家,年營業額逼近40億日圓。分店遍及車站、百貨公司、住宅區、超市、商務旅館等,未來還預計進駐機場、公家機關、高速公路休息站等地。
今年4月起,新加坡也開了3家「10元星幣,10分鐘理髮」的分店,價格不到其他業者的一半。
如果說顧客分為「想悠閒享受所有服務」與「極其忙碌,只想剪頭髮」兩大類,QB House無疑已成功區隔出後者的市場。這樣的想法在早趨成熟,只剩下「代修指甲」、「染髮」等少數還可以差異化競爭的理容業來說,深具顛覆性。

**理容業的生手革命家

**
這也是因為現任會長小西國義在創辦該公司以前,是個「只碰過鼻毛剪」的門外漢,才能從典型理容業者想不到的角度思考。
「如果我趕時間,只想理完髮就走,他們錢還是照收,」原本從事醫療器材買賣的小西國義說起當時因為一點不滿,而決定自己開店的心路歷程,「我想到10分鐘理髮,只收1/4費用的點子,因為洗髮、修鬍子,都可以自己來,而理髮不行。」
市調結果獲得34%的接受度後,抱著「失敗也無妨」的心態,當年已經55歲的小西國義以生手革命家之姿一頭栽進理容業。
據他研判,除了椅子外,只要有電源、鏡子、剪刀,就能開店;而洗髮台、吹風機、熱水設備,到洗髮精、潤絲精、指甲剪與修鬍工具,全都不需要。只有6至10坪大小的店面,因而得以擺上3至6張理髮椅,提升坪效。
由於只管理髮,QB House的理髮椅改良自柏青哥店的座椅即可,成本不到10萬日圓,是業界傾斜式座椅的1成。更特別的是,店內不設電話與收銀機,「又接電話,又收錢找錢,時間與效率就浪費了,」守屋貴表示。
QB House以票卡代替收費,把「備妥千圓鈔票」的工作「外包」給顧客自己負責,請他們先在只收千圓鈔票的售票機購買票卡即可,快速又衛生。「不找零的機型,只要1成的成本,」守屋貴再次點出省錢秘訣。
顧客與營業管理系統也是一絕。等候椅都裝有感知器,只要有人坐下超過6秒,就會自動記錄,傳送到店門外的「3色號誌燈」,讓路過者掌握店內狀況。綠燈亮,表示馬上可剪;黃燈亮,表示最多需等5分鐘;紅燈亮,表示最多需等10分鐘,一目瞭然。

**既重e化,也講衛生

**
理髮座椅內建的感知器與售票機與總部電腦連了線,前者記錄顧客人數,後者記錄營業額,店長可以上網連到總部,察看每天的營業狀況,相當e化。
QB House還自行開發了一種「空氣洗淨器」(Air Washer)。理髮師會在最後30秒拿起座位前方有如吸塵器的管狀器具,將客人頭皮、頸部與耳際的髮屑清除乾淨。「感覺上比洗頭還舒爽,」一位常客滿意的表示。
還有2項很衛生的作法:毛巾以寶特瓶回收的不織布製成,成本20日圓,每次用後即丟;成本2日圓的梳子則在理完髮後送顧客當禮物。地面上的頭髮一掃,就能收到座椅下方的收納空間裏,比掛滿毛巾、滿地髮屑的理髮店乾淨太多。
面對後起者的模仿,小西國義不以為意地說:「敵人多多益善。我們做了而有人模仿,總比只懂得一味模仿別人來得好。」
QB House預計在2004年公開上市,於2007年達成1000家分店的夢想,而且要進軍台灣、韓國、香港、中國與歐美市場。
如果哪天發現巷口的理髮店換上QB House的招牌,可別忘了一試「10分鐘理髮」的幸福感!

往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓