台灣平價優質女裝 進軍中國拚第一
台灣平價優質女裝 進軍中國拚第一
2007.08.01 |

今年上半年網路商店最熱門的話題,莫過於前進中國市場。於是網友可見中國最火紅的淘寶網,盛大開設台灣館,並有數十位台灣一級賣家浩浩蕩蕩地進駐。但半年過去了,中國龐大的市場,顯然出乎台灣賣家想像的大。眼見淘寶網台灣館上的賣家,一個個缺貨缺到暫停營業,但反觀專賣流行女裝的「東京著衣」,後端供貨源源不絕,前端銷售加溫迅速,開店五十六天累積評比就已破萬,是台灣賣家之冠。
頂著Yahoo!奇摩拍賣評價第一名、破八萬分賣家的頭銜,東京著衣的名號在台灣可是響噹噹!或許在後苦苦追趕的網路店家會說,東京著衣的成功是因為它的規模,的確,它以平價、質優的女裝打進市場,薄利多銷吞下市場,再逐漸壯大規模,用更平價的商品吃下更多的市場,就如同網路購物界裡的「鴻海」、「Wal-Mart」。

規模同業之冠
四百坪倉庫每月出貨八萬件

東京著衣的規模有多大?走進位於嘉義市的四百坪倉庫,二十條商品陳列貨架仿彿大潤發賣場,幾萬件商品整齊排放,陣仗相當驚人,漆上店名的載貨卡車停在角落,四十名員工忙得連頭都沒空抬起來,每月出貨六到八萬件,網路商店這等盛況,不是親眼看見真的很難相信。但更難相信的是,東京著衣最高單月營業額的數字:新台幣兩千八百萬元。
質優的東京著衣,價格到底有多低?仔細看看它在拍賣網站上的賣場,商品數量維持在七、八百種,其中強項商品上衣,一百六十種商品平均約新台幣二百四十九元;上班族最愛的針織衫,一百○五種商品平均約三百○一元;九十三種連身洋裝平均價格也才約三百一十六元。店內所賣的流行款實穿單品,每件只要兩百五到三百二就可買到,平價程度難怪網友趨之若鶩。

捨流行選實穿
大眾化款式打動全年齡女性

這家網路超級名店「東京著衣」,主人是二十七歲的鄭景太和二十五歲的周品均,三年多前兩人以好玩的心情創立,帶點七年級倔強的周品均說:「一開始做網拍時,網路女裝價位偏高,那時第一個想法是怎麼這麼貴呀?網路上的衣服看不到又要付運費,單價應該要比較便宜吧?所以當時我就想,如果是我來賣,一定要賣平價便宜的東西。」
喜歡買衣服的周品均,初期採購的都是自己喜歡的商品,對穿搭很有一套的她,品味很快被網友所接受,但如果說東京著衣商品的成功來自周品均個人搭配品味,不如說她選對的市場,並有著精準的挑貨眼光。她說:「我自己喜歡的是淑女、比較秀氣的類型,並挑大眾化、實穿的單品。」這恰巧與這幾年流行的輕熟女風格不謀而合,所以年輕如黑澀會美眉,成熟如陳敏薰,全都合適。再加上捨流行、選實穿的策略,更是打到全年齡層的女性市場。「白、黑、灰、淺黃是基本款衣色,流行色我們只會少量進貨,」款式則要大眾化,如不能太低胸、太透明,品項也要多才行,周品均微笑說著。幾乎每周都下單的買家陳雅芳(二十六歲,台中上班族)說:「便宜平價吸引我,但款式重複性低也是讓我一直買的原因。」
東京著衣一路走來並不是暴紅,是慢慢累積出聲譽,「網路就是做口碑,網友第一次買的時候,她覺得很OK,她會再買、會找朋友同學一起買,因為我們有三件免郵資、四件以上折扣,朋友、同學會再拉人一起買,」周品均說。而這種直接扣減售價的方式,是最簡單也最有效的行銷策略。也因為熟客會找新客湊單撿便宜,讓東京著衣的新客源從不止息。
另外,東京著衣細緻貼心的服務,則是創造顧客回購率八成的另一個主因。五成顧客當天下單付款,隔天就能收到商品。買家網路說明看不懂時,可撥打免費電話查詢;若在線上賣場提問題,當天就可收到回應。收款寄貨進度,東京著衣也會主動告知。忠實買家楊曉薇(二十六歲,新竹上班族)表示,買過十幾次最滿意的就是它的服務,「我自己在服務業工作,從線上回應的內容語氣,就知道店家很有誠意,不是在打官腔。」

守台灣攻大陸
目標一年內登上淘寶網第一

環顧偌大的倉庫,還是有點不敢相信這井然有序的商店,老闆是這麼年輕。一直在旁邊補充創業細節的鄭景太說:「開始的前半年,其實並沒有賺到什麼錢,而且每周都要開車上五分埔批貨,也是累。」當時還在念書的周品均也說,每天下課後還要回應網友上百則的提問,也不輕鬆。那麼兩人堅持賣下去的原因是什麼?因為成就感!鄭景太拿出一個褪色的塑膠金元寶,周品均說:「這是我們評價一、兩百分的時候,一個賣家用標準信封寄來的金元寶巧克力,這是第一次收到這麼實質的鼓勵,真的很感動。巧克力一直捨不得吃呢!」
常把「真的很感動」掛在嘴邊的周品均,想來是個搏感情的七年級美眉,從當年五坪大的學生宿舍起家,商品堆到走進房間只能用跳的,到現在四百坪的物流中心、四十名員工,商品可以走這樣低的價格,除衣服七成來自成本較低的中國成衣廠之外,更重要的是東京著衣毛利只有一○%,周品均說:「我們一年有三到四個月是入不敷出的呢!」但為實現販賣優質的平價女裝,她堅持不漲價。
東京著衣創牌以來致力於為網友提供平價的優質女裝、美好的購物過程,立志成為女孩們網路上的造型師,打點她們一周穿搭。坐穩台灣網拍第一的東京著衣,接下來的目標又是什麼?鄭景太說:「台灣部份的營業額希望還能再突破。」周品均更精確地說,「台灣今年則要破十萬分,一年之內成為中國淘寶網第一。」 

**東京著衣 **
創辦人:周品均、鄭景太
網址:tw.user.bid.yahoo.com/tw/booth/mayuki0920
成立時間:2004年1月
成功紀錄:單月營業額最高紀錄2800萬元(2006年12月)、單一商品刊登10天被提問逾千次
 成功小語:由小舖變成大店,最需要挑商品的精準眼光 

專家評語 
興奇科技資深副總經理   林文欽
東京著衣為網路原生品牌中崛起速度最快的,因為它進貨量大,價格硬是可以比別人低兩、三成,非常有競爭力,把網路供貨商做到極致專業。 

商品力另一章 
**傳統產業變時尚,穩坐女鞋一姊  **
從雅虎奇摩購物中心發跡的grace gift,專賣流行款女鞋,以小羊皮等優質材料製鞋,但價格僅在新台幣980到1380元之間,目前款式約有250種,是口耳相傳的網路人氣名店。grace gift是另一種網路商店的類型——「二代店」,也就是傳統產業的第二代子孫,將家族事業放上網路銷售。商品來源不是問題,難處卻在為較為過時的商品增添新流行元素,以及設計適合網路的行銷手法。
老闆Grace原本家裡就是做女鞋的,女兒拿父親做的鞋上網拍賣,日系休閒風正中女性主流市場,目前發展出其他風格的副牌,並在拍賣網站上另闢過季賣場,不只找到新的客源,更重要的是加速商品周轉率,成功讓grace gift坐穩女鞋第一把交椅的位置。(撰文=羅之盈) 
**grace gift  **
● 創辦人:Grace  ● 網址:www.gracegift.com.tw  ● 成立時間:2004年中 

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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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