台灣韓系商品選擇多,「冉冉」成立4年、進駐17家百貨櫃位!46歲網拍王怎麼做到?
台灣韓系商品選擇多,「冉冉」成立4年、進駐17家百貨櫃位!46歲網拍王怎麼做到?

在國內一眾韓系商品的廝殺中,冉冉服飾殺出重圍,4年內展近20家店,更躋身全台唯一的連鎖複合式韓系選品品牌。它,究竟有何祕訣?

從韓系耳環、手鍊、髮夾到女裝,每樣商品井然有序地放在架上。全台首家引進韓國「飾品圖書館」裝潢概念的品牌冉冉,成立4年就進駐微風、新光三越、遠東SOGO等17個百貨櫃位,撐過前3年疫情低谷,今年營收有望上看兩億元。

「我從小就會做生意。」現年46歲的冉冉創辦人楊智淵兒時不愛念書,但小學三年級就轉賣雜貨店公仔給同學;大學時更包場辦派對賣票賺錢;服志願役時,趁工作之餘到五分埔批貨網拍,一年能賺兩百多萬元。

2019年,他看好韓國流行文化席捲全球,決定攜手原為髮型設計師、對時尚敏感的妻子張淑美,花千萬老本創立新品牌「冉冉」。

楊智淵妻子常飛韓國採買,對當地的批貨流程熟門熟路,但和其他網購小頭家不同的是,夫妻倆一開始就鎖定實體店面,更直接將韓國飾品店「時空間」宛若書櫃般的展示空間搬到台灣。

初期展店策略瞄準人流量高的百貨,第一家店就開在台北微風松高。開幕當天,楊智淵豪砸數百萬元請來當紅男星李國毅擔任一日店長,並邀逾百位KOL(意見領袖)幫忙曝光,全台首家韓國時尚飾品概念店的形象一炮而紅,首月業績就衝破3百萬元,兩個月內連開5家店,隔年就坐擁20家店。

疫情期間一年賠千萬,曾賣水果禮盒求生

沒想到疫情爆發,冉冉台北街邊店盡數遭殃,「光2020年就賠掉1千多萬元。」楊智淵苦笑說,緊接著的三級警戒,更讓業績近乎歸零。

那段期間,他和團隊靠著改賣水果禮盒每月3、40萬元收入,勉力求生。待疫情趨緩後,夫妻倆重返韓國批貨時卻發現,許多過去合作的批發商早已在疫情下陣亡,只能另覓出路。

「其實很多韓貨都是大陸做好再到韓國加工,不如直接跟大陸對接。」楊智淵透露。通過韓國批發商介紹,他們成功向中國的生產工廠批貨,不僅省去中間價差,還能從源頭控管品質。

舉例來說,凡引進純銀或鑲有莫桑鑽的飾品,冉冉都會送檢確保真偽,一旦發現有假就直接退貨。楊智淵強調,許多商品外表看似相同,但品質其實有差,「以鍍金來說,別人鍍一層,我們鍍三層,工藝就不一樣。」

「我最初就想做複合式韓系品牌,只是初期資金有限,才先從飾品做起。」他坦言,2021年底三級警戒結束後,就打鐵趁熱引進衣服品項,「飾品雖毛利高,但客單價低;衣服則是單價高、毛利低,二者剛好可以互補。」另方面,冉冉在廣州還有固定合作的加工廠,每當版型、材質等設計需更動時,都能借助加工廠。

台灣輕奢女裝MOMA品牌總監吳品蓉評價,冉冉贏在品牌和通路布局,首家店就敢於砸錢開在百貨一樓,選品更包含設計款、聯名款等多元品項,在韓系實體通路中僅此一家 。

用AI爬文從話題找商機,調整選品戰略

「選品的關鍵就是要跟上時下流行的話題。」楊智淵不諱言,過去他也曾選到失敗商品,甚至該款商品只賣出12個,因此比起憑感覺,他更傾向用數據說話。

選品上,楊智淵每年斥資百萬元,委託行銷公司運用AI爬文找出時下的熱門話題,再從中尋找潛在商機。

例如,過年期間藉此掌握討論度最高的是「趨吉避凶」、「大甲鎮瀾宮」等關鍵字,於是趁勢推出能帶來幸運的「好運五行系列」,結果大獲成功,至今仍占飾品業績約1成;今年6月,他們發現涼感材質服飾熱度飆升,於是搶先推出涼感小背心,第一周就熱銷破千件,7月更累計銷售8千件。

不僅如此,楊智淵也懂得善用售後的數據分析,調整進貨量。「數據分析的參數愈多,就有更多可能可以思考。」他點出,除了一般人熟知的客群年齡外,節慶、天氣等也都是影響買氣的重要因素。像是每逢耶誕節,裝扮用的造型款就會賣得特別好,又或是颱風過後的周末,客戶往往會報復性消費,能與颱風當天的低迷買氣相互抵銷。

楊智淵說,新品項最初可能每家店只進5個試水溫,再根據每周的銷售速率決定進貨量。例如,本周銷售速度前30名就會追加進貨,前三名則會續賣一季;滯銷商品下周就不再進貨,剩餘則以折扣出清。

此外,冉冉受惠於直接向工廠進貨,如今能做到每周上貨的「短鏈供應」,等於不用囤放太多庫存,就能即時因應當周情形,用最快速度將商品交給消費者。

「冉冉不只是韓貨店,更是一個韓系品牌,應該要將眼光放到3、5年後。」楊智淵表示,現在選品單價從1百元到4千元不等,接著將引進和代理客單價更高的衣服、鞋子和包包,朝更精緻的一站式選品店方向前進。

本文授權轉載自:今周刊

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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