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AI如何拯救三度瀕臨倒閉新創?

商家希望AI新創改善業績,除拍賣促銷擴大銷路外,Full Kaiten指出應同時精算減少庫存。圖為拍賣中的服飾店。法新社

以AI分析大數據(big data),在2010年代下半成為引領AI新創發展的重要用途,但實際應用成效不如想像,有退燒跡象。對此,從事服飾業AI分析事業SaaS的新創企業Full Kaiten提供經驗,說明問題何在於突破口。

據日經產業(Nikkei Business)報導,創業於2012年的Full Kaiten,是因社長瀨川直寬的新婚妻子懷孕,外資企業IT職員的他很清楚全球AI發展趨勢,認為靠AI技術投入嬰幼兒服飾用品事業有利也有用,因此辭職建立嬰幼兒用品網購企業。

然而,2014、2015、2016年接連3年3次差點倒閉,從中學到很多以前認為理所當然卻不理所當然的事情,據以3次大幅修正系統,最後在2018年出售嬰幼兒服飾事業,專門銷售SaaS軟硬體與經驗,改善其他服飾業者的業績。

據瀨川直寬的說法,這幾次危機都是庫存壓垮獲利與現金流,首先是嬰幼兒成長很快,3年內身高體重都增加幾倍,所以服飾用品同類不同尺寸品項的數量非常多,會計只能憑直覺判斷怎樣進貨,他只好替所有產品逐一修改,才改善庫存問題。

但事情沒這麼順利,比方嬰幼兒需要大量尿布,但晚上會自己起床尿尿後就不用,顧客可能前2年大量採購尿布,第3年就不買了,所以瀨川直寬再追加預測AI搭配AI廣告,解決2015年的問題。

接著瀨川直寬想用薄利多銷手法擴大銷路,免運費單價從8,000日圓(約73美元)減為2,000日圓,估計客人增加40%就能有同樣的毛利,但實際上客人只增加20%,且因低價品項有限,客戶普遍抱怨全班孩子都穿同樣衣服,彰顯不出家長品味兼增加識別孩子難度,他才發現適度高價增加客戶選擇,更有利。

活用這些經驗,現在引進該廠AI的廠商,如2020年9月簽約的Felissimo,到2021年3月之間,進貨量比2019年9月~2020年3月略減,出貨量增加14%,營收提高3%,成為日本AI大數據分析成功範例之一。

廠商要服務而AI新創只提供技術,是AI新創陷瓶頸的原因,Full Kaiten從經驗得知教訓,有其值得參考之處。

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