PChome服飾電商MiTCH拼年營收破億,定調3大日系風格,創造平台品牌力
PChome服飾電商MiTCH拼年營收破億,定調3大日系風格,創造平台品牌力
2022.05.25 | 新零售

「台灣服飾業經過多年的演化,從C2C到B2B2C,我覺得在MiTCH(覓去)可以實現以品牌、原廠為主的垂直電商,是一個蠻好的經驗。」MiTCH時尚選貨電商總經理林燕說。

在2020年3月,PChome網路家庭集團及日商三井物產MITSUI合資成立的服飾垂直電商平台MiTCH正式開站,當中的品牌有70%來自日本當地,透過日商三井物產在日本的事業基礎,扮演聯繫日本在地品牌的角色。

2021年11月MiTCH找來林燕擔任總經理,主要是看中她曾任Yahoo超級商城暨拍賣事業群業務總經理,及Yahoo亞太區廣告產品策略部副總經理,曾經領軍操盤上百個流行指標品牌、百貨專櫃品牌的經驗,對於時尚與消費有更靈敏的嗅覺。

藉由在電商產業20年的工作經驗,林燕接手至今半年時間,為MiTCH重新擬定未來的發展方向。

林燕說:「去年本來希望年營收可以破億,但因為疫情導致原本的目標有一些延後,希望2022年可以順利破億。」

至於要如何做到?林燕認為,利用數據分析與PChome集團資源的加值、以及MiTCH本身品牌力的塑造都是重要的關鍵所在。

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MiTCH在去年11月,找來曾任Yahoo超級商城暨拍賣事業群業務總經理及Yahoo亞太區廣告產品策略部副總經理的林燕擔任總經理。
圖/ 蔡仁譯攝影

消費者猶豫期長,MiTCH從中看到新商機

觀察MiTCH與綜合型電商的差異,林燕指出,「消費者將商品放入購物車之後多久會結帳?在此就發現就有很大的差異。」在綜合型電商平台上,消費者對於價位、CP值更加敏感,加上比價網站盛行,消費者通常加入購物車之後,就會直接結帳。

林燕說:「由於我們的商品消費者需要思考、需要考慮穿搭,所以從放入購物到到結單,大概需要3~5天。」

雖然MiTCH的消費者有猶豫期比較長的特性,但林燕卻在此看到更多的商機,與難得的機會。她說:「這代表你有更多機會可以推薦更多東西給消費者。」

她舉例指出,部分購入上架新品的消費者,通常會需要一些折扣優惠,加深下單動機,或是購物車內的單品色系、型式,都可以透過MarTech工具分析,再推薦給消費者更多相對應的單品。

林燕觀察指出,在綜合型電商平台上,多以「消費族群」貼標,像是購買家用品、3C商品等等類別,但是服飾電商的消費者標籤則是會更細,如牽涉強化行銷到會不會打動他?這也正是PChome集團能給予最多協助的部分。

她說,近期PChome成立了大數據中心,就是希望跟集團能有更多觀點的討論。除了大數據中心的協助之外,MiTCH的物流、金流基礎建設也由PChome支持,因此,MiTCH的商品大多數的狀況下,都是24小時到貨,較其他電商更有競爭力。

MiTCH
MiTCH將站上品項定調了3大主要風格,分別為簡約清新、質感設計與休閒街頭。
圖/ MiTCH網頁截圖

定調「3大風格」打造MiTCH品牌力,拼年營收破億

展望目前台灣電商市場,無論是品牌電商、或是在大型電商平台上,服飾都是非常受歡迎的品類,林燕同時引述董事長詹宏志的觀點指出,「詹先生認為中高價位的服飾市場還有很大的空間。」

目前MiTCH站上平均客單價為3千~5千,像這樣中高價位的消費者,更在意品牌形象。雖然MiTCH站上商品皆以「日系」風格為主,但是人們對於日系的想像,其實截然不同,再加上站上除了超過150個品牌的服飾之外,還有生活小物等等商品。林燕說,都是MiTCH可以跨品牌、跨品類重新策展,創造自家品牌力的利基點。

因此對於MiTCH而言,打造平台本身的品牌力,也相當重要,所以在林燕到任之後,為 MiTCH定調3大主要風格,分別為簡約清新、質感設計與休閒街頭。

「如果沒有3大風格主張,MiTCH只是一個殼,沒有靈魂,但透過選品的過程,就有生命力起來了!」林燕強調。

展望未來,林燕期許,能夠過善用數據、打造品牌力,推動MiTCH能在2022年達到營收破億的里程碑。

責任編輯:吳秀樺

關鍵字: #服飾電商
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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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