雅詩蘭黛進中國   靠台灣市場大將
雅詩蘭黛進中國 靠台灣市場大將
2007.02.01 |

歲末的上海商場,人潮熙攘,即使是價格比國外貴上二成的進口化妝品專櫃前,同樣聚集了不少人潮,許多年輕白領為了趕上時尚潮流,即使花費四分之一個月的薪水買一罐新上市的昂貴保養品,也在所不惜。
隨著經濟增長,中國都市女性也開始捨得花錢打扮自己,這使得中國成爲亞洲增長最快的化妝品市場。根據市場調查公司歐睿國際(Euromonitor International)指出,二○○五年,中國消費者在美容化妝品上共支出一○三億美元,比五年前提高了六十八%。預計到二○一○年,化妝品零售額將達到一七○億美元。
數據令人振奮,同樣也帶來壓力,尤其是對於雅詩蘭黛(EsteeLauder)這樣進入中國市場較晚,缺乏知名度的品牌而言。為此,雅詩蘭黛高層決定,將「秘密武器」沈祥梅派到中國,擔任雅詩蘭黛中國總經理。

**中國市場與歐美有落差

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從一九九二年加入,沈祥梅已經在雅詩蘭黛集團工作了十四年,其中有八年擔任臺灣地區的品牌經理,帶領台灣雅詩蘭黛從市場排名第六,一路追趕,終於成功奠定了雅詩蘭黛在化妝品專櫃銷售排名第一的傲人地位。二○○一年底,她隻身來到中國,肩上背負的是開拓中國市場的艱鉅任務。
沈祥梅來到中國之後,首先得解決競爭對手鋪天蓋地、無所不在的品牌優勢。尤其是相對於像寶潔(Procter & Gamble)和歐萊雅(L’Oréal)等集團,已經取得一定的市場佔有率,其中低價路線的大眾化商品,更佔據了主要的銷售通路,雅詩蘭黛公司旗下只有雅詩蘭黛和倩碧兩個品牌,勢單力薄不說,和商場的議價空間也很有限。
和台灣相比,中國就如同未開發的處女地,市場雖大,卻還很原始。沈祥梅回憶二○○一年剛到大陸的時候,所招募到的美容顧問從來沒有銷售高檔化妝品的經驗,消費者對保養流程也缺乏概念,一切都要從頭開始。「前面的耕耘期很長,直到現在我們還有很大一部份經歷是花在基礎的教育工作上。」
美國總部對於中國市場的不瞭解,也讓沈祥梅的初期工作遭遇不小的挫折。在國外,雅詩蘭黛的彩妝、香水和護膚品的業績可說是平分秋色,但是在消費能力剛剛萌芽的中國,一般人根本不願意花那麼多錢購買屬於「非必需品」的香水、彩妝,「國外老闆說,你們應該多花點力氣去推廣香水和彩妝,我們試了,結果卻是事倍功半,這些東西對中國消費者來說還太遠。」沈祥梅笑著說,「就當作是熟悉市場的過程吧。」

**靠眼霜打開市場帶動銷售

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經歷一段磨合期後,沈祥梅開始訂定新的發展策略。從大量市調資料中,沈祥梅發現,大陸和其他國家不同,購買高單價保養品的人,普遍比較年輕,大約二十到三十歲,這個年齡層的人對抗皺產品沒興趣,卻很在乎眼部皮膚的護理,圍繞著這個概念,沈祥梅集中全力去推廣眼部產品。現在,雅詩蘭黛的眼霜已經成為帶動整個品牌銷售的招牌產品。
所有跨國企業到中國投資之後,都會做出一個共同的結論:「China is different!」即使是在和台灣同文同種,膚色、相貌都相似的中國,沈祥梅也能感受到這種差異性。
最明顯就是對「美」的概念,沈祥梅分析,台灣的女生比較「KAWAI」(可愛),喜歡粉色,粉紅、粉藍等甜美的顏色,但是大陸的女性更崇尚個性化,冷色調的粉彩較受歡迎。因此,不能完全複製所謂的台灣經驗,「以前在台灣會大賣的顏色,到這邊可能反倒賣不出去。」

**建立穩定團隊是最大的挑戰

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經過近兩年的調整,在沈祥梅的帶領下,中國成了雅詩蘭黛公司增長最快的市場,二○○六年的中國銷售額粗估在大約七千五百萬美元,幾乎比上年翻了一倍。在通路的業績上,雅詩蘭黛也已經追趕到第二名。只不過,隨著銷售網點不斷擴張,沈祥梅又得面臨新的問題:如何招募到理想的員工?
「高檔化妝品是精細工業,需要高素質的人力,但是大陸市場中經驗豐富的專業人士並不多,重新培養就需要時間。」而且,中國人力市場正熱,團隊很難鞏固,每隔兩、三年就有二十%到三十%的人被同業挖走,讓她「很受傷」。如何在培育市場的同時培訓員工,是沈祥梅當前面臨的最大挑戰。”
儘管眼前還有許多問題等待克服,但是對於已經在化妝品業界闖蕩十四年,見慣風浪的沈祥梅來說,正是這種挑戰激發了她的鬥志,「我當初在台灣的時候,雅詩蘭黛不是第一,我們拼到了第一;現在在中國,雅詩蘭黛還不是第一,我也要把它做到第一。」

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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