一推出就是千萬爆品!居家先生解密Z世代口味:傢俱不買整套、顏值重於一切!
一推出就是千萬爆品!居家先生解密Z世代口味:傢俱不買整套、顏值重於一切!
2026.02.20 | 新零售

去年對台灣傢俱市場可說是非常擁擠的一年。據《未來流通研究所》統計,受房產市場走勢影響,傢俱家庭用品成為2025年少數衰退的垂直零售業,產業規模年減2.3%,不過競爭熱度卻不減反增。除了一邊是IKEA靠著強大供應鏈與品牌市佔優勢穩坐龍頭,另一邊則多了來自淘寶、拼多多等低價傢俱透過跨境補貼大舉傾銷。

本土業者的競爭也沒少,打開線上群眾募資平台,各類標榜「網紅推薦」的床墊與沙發層出不窮,在僧多粥少的產業條件下,國內傢俱品牌「Mr.LIVING 居家先生」卻在逆勢中交出亮眼成績單:過去三年開發的6支新品中,有5支在兩個月內銷售破千萬;且去年年營收還維持30%的年增率,絲毫不受產業不景氣的影響。

居家先生
楊大成指出,品牌的核心競爭力在於「最懂消費者需求」。
圖/ 侯俊偉攝

居家先生創辦人楊大成直言,品牌勝出的關鍵不在於打價格戰,而在於精準捕捉Z世代對家具需求的轉變。

顏值先於一切,但功能性才是成交關鍵

對Z世代等新一代成家者而言,楊大成認為有兩項挑選傢俱的邏輯與上一代截然不同,首先是「顏值優先」的思維。「傢俱好不好看對Z世代而言優先於一切。」楊大成指出,好看不只是為了滿足情緒價值,更是Z世代可以在社群媒體上展示的「社交貨幣」。

若以近期居家先生用三個月締造六千萬募資紀錄的新品:電動沙發為例,「就是贏在顏值,雖然競品這麼多,但你找不到這麼有設計感的電動沙發。」楊大成自信說道,居家先生透過與全球傢俱設計師合作,將風格明確定錨在如今市場最火紅的北歐復古與侘寂風(Wabi-sabi)。

但他也強調,審美只是進入Z世代清單的門票,真正讓他們掏錢、成交的關鍵在於功能價值 。「這張椅子很漂亮,但坐上去不舒服,他們還是不會買 。」

居家先生在開發產品的流程上,導入了管理大師克里斯汀生(Clayton Christensen)的「用途理論」做為底層邏輯。用途理論指出,消費者不是「購買」產品,而是「僱用」產品來完成某項任務,例如消費者買電鑽,買的不是電鑽本身,而是牆上的洞。

用途理論.JPG
用途理論為管理學中廣泛被企業拿來做行銷企劃、商品開發時所依循的宗旨。
圖/ 陳姿伶 / 製圖

「隨著年代不同,消費者購買一項傢俱想完成的任務也會不一樣。」楊大成舉例,隨著居住空間縮小,Z 世代的餐桌不再只是吃飯的地方,還必須方便辦公、擺放筆電,甚至還要「好拍」到能成為偶爾煮大菜時所直播、拍照的背景 。同樣的,一張沙發的任務也從坐在上面看電視,變成滑手機,因此需要附上USB充電座。「如果你還以為消費者躺沙發是要看電視,那就是不夠瞭解你的消費者都怎麼用商品。」

「用途理論」作設計核心,在競品市場殺出鑑別度

這種任務導向的邏輯,在居家先生的床墊開發上最為極致。團隊將「睡眠」這件事拆解為三個階段的任務:

睡前: 必須幫助快速入睡。生物機制是體溫下降會產生睡意,因此加入涼感材質 。
睡中: 追求徹底放鬆。引入最早為太空人研發的減壓材質,釋放肌肉壓力,延長深層睡眠 。
睡後: 解決腰痠背痛。針對台灣人常見的腰間空隙,研發能貼合身體曲線的支撐系統,貼合度達 99% 。

這套科學化的產品邏輯,讓居家先生的床墊在上線兩個月內刷新該品類的全台群募紀錄,去年系列銷售更超過4億元。

螢幕快照 2019-01-22 下午2.24.13.png
居家先生的床墊系列在競品眾多的台灣市場中締造無人打破的群募紀錄。
圖/ MR. Living 居家先生

不同於以往成家時習慣「整套買齊」,以首購成家族為主要TA的居家先生,發現Z 世代的另一個特性是:通常不會一次買齊整組傢俱,他們更傾向一件一件挑選,透過單品混搭來表達自我風格 。但也因為消費行為變成長期的「單件式購買」,品牌與消費者的關係就不再是一次性交易,而是一場持續互動的馬拉松。

重新定義會員經濟:願意花時間,就是好會員

楊大成指出,在這種趨勢下,如何持續跟客戶保持接觸變得至關重要。他將客戶比喻為「住在國外的朋友」,你不必每次聯絡都叫他買東西,而是透過內容維持聯繫與信任 。他認為,在時間最稀缺的現代,不一定要買得多才是好會員,「時間是現代人最稀缺的資源,如果他願意花時間看你的影片、參加你的活動,這份『心佔率』(Mind Share)才是品牌最珍貴的資產。」

居家先生重新思考零售品牌經營會員的策略:不只看累積消費、出手頻次,而是會員的互動率。為了確保線上行銷的內容真能打動消費者,居家先生在線上觸及採取了極度科學的方法,來驗證投廣有沒有效。除了基本監測點擊率,他們更看重「來店成本」——即所有線上廣告費除以實體門市的總來店數 。

新莊旗艦店開幕!MR. LIVING 居家先生_咖啡館
居家先生在新莊旗艦店中導入咖啡廳,客人上門不買傢俱也沒關係,為的是延長客人停留時間,增加接觸機會。
圖/ 圖片來源 / MR. LIVING 居家先生

他們甚至應用資工領域的「霍夫曼編碼」(Huffman Coding)邏輯來優化廣告素材:給予每支廣告素材相同的初始預算,透過多次 AB 測試,讓預算不斷往效果更好的素材集中 。這種做法排除了行銷人員的主觀偏好,確保品牌每一份與消費者的溝通,都是基於真實參數驗證過的價值。

面對拼多多等跨境電商的低價威脅,楊大成的態度很淡定 。他認為未來傢俱會朝向多功能化發展(例如收納與料理一體的餐邊櫃、能伸縮折疊的餐桌),而品牌的核心競爭力在於對在地消費者想完成任務的有更深刻的理解 。當品牌能反向設計產品解決消費者的痛點,消費者自然會覺得:「你懂我,所以我買你的產品」。

延伸閱讀:
不做什麼更重要!欣新網如何靠一套減法哲學,成為品牌銷售保證、做到近60億營收?

誰說電影院沒人去?威秀業績逆風成長20%:掌握2大黃金客群,把「寵粉」變門票收入

往下滑看下一篇文章
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓