新光三越的大膽革命!年輕人買妝不靠櫃,百貨如何撈回9成新客、35歲以下消費力?
新光三越的大膽革命!年輕人買妝不靠櫃,百貨如何撈回9成新客、35歲以下消費力?
2025.04.16 | 新零售

一萬!兩萬!三萬!新光三越化妝品專櫃在母親節、週年慶檔期期間,熟客一靠櫃就是好幾摳起跳(百貨行話,指消費好幾萬元)。

化妝品長年穩居新光三越業績前3名,平均3人進店就有一人買化妝品。在台灣專櫃美妝市場,新光三越市占高達40%。

不過這樣的生意,還能維持多久?

美妝生態改變中!銷售走向M型化,中價位專櫃越來越辛苦

美妝市場正在改變。不只新光三越,多數精品百貨體系中,少數動輒萬元以上的頂奢化妝保養品牌,近年持續維持雙位數成長,而百元價位的開架美妝店,像是寶雅、康是美也持續展店。

「反倒是百貨常見的中價位,也就是數千元左右的專櫃品牌成長最辛苦。」一名資深百貨業人士觀察,2024年萊雅集團旗下中價位品牌碧兒泉,官方去年宣布「策略性調整」在台專櫃將從20多間縮減至7間,登台10年的日系保養品牌THREE也在台陸續結束專櫃經營。

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據CMRI美妝行銷總研2024年報告,以母親節為例,雖然百貨仍是美妝消費主要通路,但平均消費金額減少,電商與海外購物則成長明顯,加上消費者對開架美妝的關注日增,顯示百貨在美妝通路的主導地位正在動搖。
圖/ CMRI美妝行銷總研官網

做為龍頭,新光三越如何守住百億美妝大餅、吸引新世代?答案藏在信義A11館地下一樓的Beauty Stage美麗台(下稱美麗台)。美麗台是新光三越首家自營美妝通路,店內選品、銷售全由百貨負責。

然而,這不只是賣化妝品的地方,而是與年輕消費者對話的實驗場。

新光三越如何守住百億美妝大餅?答案是:自營美妝實驗場

「台灣美妝通路,專櫃、開架、電商向來壁壘分明。」負責美麗台業務的新光三越電子商務部副總經理莊宛妮說道,專櫃有櫃姐服務、開架可自取試用、電商則是線上下單,特性截然不同。對於有鍾愛品牌的消費者來說不是問題,追逐品牌即可,但是年輕族群精打細算,底妝可能專櫃買、彩妝則去開架挑,「跨通路購買才是常態。」

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Sephora源自歐洲,不以專櫃或開架劃分品牌,而是依據目標族群所需的商品來選品,打造一站式複合型美妝通路。
圖/ sephora

美麗台對標的是Sophera、Eveandboy等國外複合型美妝通路,匯集專櫃、開架與純電商品牌於同一空間。

台灣過去少有這類一站式美妝通路。原因很簡單,要讓專櫃、開架品牌願意聚在同一個地方銷售,通路本身要有足夠號召力。2017年日本複合型美妝通路@cosme STORE曾來台插旗,但短短3年便撤出。關鍵之一,正是它開架美妝出身的背景,缺乏招募專櫃品牌的資源,最終仍難真正打造一站式購足的美妝通路。

相對地,與雅詩蘭黛、巴黎萊雅等國際美妝集團合作密切的新光三越,雖有底氣打造複合型美妝通路,「但我們也有很多包袱要割捨。」莊宛妮苦笑。

原來,美麗台最早從新光三越電商起家,在2021年開出第一間實體櫃位,起初以實體電商的定位,想打造一間集結多家美妝品牌、串聯線上線下通路的選物店,但年輕族群卻沒太大共鳴。

為什麼呢?

「一開始美麗台還在用專櫃的思維經營。」莊宛妮舉例,就像客人一靠櫃,熟練的櫃姐就會幫忙修眉、做膚質檢測,美麗台起初也在櫃位上導入AI膚質檢測儀,甚至在部分門市設有護膚室。

2023年團隊重新盤點美麗台定位,做了大量問卷與深度訪談,結果發現用過專櫃服務的會員不到一成,「我們才意識到年輕族群原來要的是無壓力的靠櫃體驗。」於是新光三越著手革自己的命。

革命1:捨棄專櫃思維,轉型年輕人愛的「無壓力」靠櫃體驗

革命第一步,美麗台選擇改掉過去什麼都由美容顧問(櫃姐)服務的習慣,讓消費者凡事都能自己來。

2023年底率先改裝後的美麗台南西店,每排陳列檯上都備有化妝鏡、棉棒、化妝棉,中央試妝桌提供全套備品,讓消費者自在試妝,美容顧問則強化線上服務角色。

莊宛妮認為,年輕消費者不僅不喜歡逛實體專櫃被直面推銷的壓力,也更習慣在線上比價後下單,因此美麗台主打Line一對一綁定美容顧問。

到店後如需協助,可現場諮詢,也可透過Line官方帳號遠端溝通,顧問能即時推新品、傳送官網連結供下單。目前美麗台Line官方帳號中,與美容顧問綁定率高達75%,是同業2倍,並帶動線上營收占比達16%、高出同業平均約7%。

革命2:顛覆專櫃傳統!把品牌打散,讓口紅歸口紅、粉底歸粉底

有了初步成效,第二步革命是大膽打破專櫃化妝品以品牌區隔的「潛規則」。美麗台觀察到年輕消費者品牌忠誠度低,更偏好依品類分區挑選,如口紅、睫毛膏、粉底等分類區。但,難題又來了,專櫃品牌一向最在意隔壁鄰居是誰,更何況是要品牌把自家商品打散?

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美麗台將商品按照品類,分成一排排品類桌,讓消費者在挑選口紅、粉底、睫毛膏等特定品類時能一次比較多種品牌,符合年輕人購物習慣。
圖/ 新光三越提供

團隊遂以數據說服:新光三越整體85%營收來自會員、美麗台卻僅有45%營收來自原有會員,且9成以上顧客從未在百貨其他樓層消費美妝,「代表我們帶來9成新客。」莊宛妮指出,美麗台從這點著力,號招品牌加入改革實驗。

實例證明,這樣的合作確實有助品牌了解年輕消費者的偏好。像是知名香氛品牌Jo Malone在2023年聖誕節在美麗台南西店做了一檔快閃活動,該檔活動不僅收獲95%新客,也發現年紀在25歲左右的消費者,比起標準規格商品,更偏好9ml這種小包裝單位的商品。

透過品類桌陳列的改造,美麗台進店率提升20%,且購物轉換率由30%升至40~50%。隨後台中店與信義A11店也於2024年完成改裝,推升全年交易量增長20%。

延伸閱讀:[7-11推「一半消費者都能回本」的超殺訂閱制,背後想什麼?][1]

客單價撐起9成新客,美麗台成流行美妝登台前哨站

如今美麗台平均客單價雖不到專櫃三分之一,且論坪效更遠不及其它鄰居櫃位,但卻是新光三越在化妝品類與年輕人接軌的重要窗口。目前美麗台主力客群落在20歲~35歲年齡區間,遠比新光三越原先上至50歲的化妝品主力客群年輕得多。

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美麗台2023年底於南西店改裝時,首次嘗試導入近30項網路當紅彩妝品牌,讓許多只能代購的彩妝,在百貨公司也買得到。
圖/ 蔡仁譯攝影

而目前美麗台線上線下合作的170個品牌中,來自雅詩蘭黛、蘭蔻、資生堂等原先專櫃化妝品集團的業績佔40%,其他60%都來自每季定期替換的韓系、歐美流行彩妝新品。

莊宛妮指出,以前國外當紅的美妝新品牌想來台設櫃,光營運籌備就要好幾個月,但進駐美麗台,最快一個月就能做到在實體櫃位上架。美麗台也因此成功與多項流行美妝品牌在台獨家合作,像是日本彩妝大師河北裕介創立的&be、韓國知名美妝通路品牌OLIVE YOUNG,「對消費者來說,以前只能靠代購、平行輸入的流行彩妝,現在不僅能來新光三越下單,還能線下試妝體驗。」

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美麗台4月3日在台中lalaport展開快閃活動,預計8月中正式開幕60坪全新門市。
圖/ 新光三越提供

下一階段,美麗台將不僅觀察年輕消費,也作為新光三越探索陌生市場的前哨。像是進駐中和環球與永和比漾廣場,一方面充實區域百貨的美妝供應,另一方面也協助新光三越洞察區域族群偏好,「我們就發現,以家庭客為主的中和環球,香氛與洗沐用品特別受歡迎。」

經過去年一連串改裝,美麗台今年喊出大型門市單店要挑戰5000萬元年營收的目標,此目標若成真,從坪效來看,美麗台也相當於百貨中上等級的美妝櫃位,而展店腳步也不停歇,不僅4月初在台中lalaport開出快閃櫃位,今年底前預計還要插旗新莊宏匯廣場、屏東環球購物中心等,總計將開出8家新門市,屆時門市數將達14家。

延伸閱讀:
[2025報稅新制|報稅時間延到什麼時候?年薪低於多少免繳稅?節稅條件有哪些?][2]
[工研院AI線上免費課程!基礎應用、行銷圖文設計⋯不用請假也能學,報名資訊一次整理][3]

本文不開放轉載
[1]: https://www.bnext.com.tw/article/82961/open!-prima-online
[2]: https://www.bnext.com.tw/article/82941/tax-may
[3]: https://www.bnext.com.tw/article/82930/itri-ai-lesson-2025

關鍵字: #美妝電商 #百貨
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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