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

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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

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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

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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!

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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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