時尚與精品不是同義詞:企業營運的定位策略(Positioning)

我們想讓你知道的是
談談當代歐美業界是如何應用這些商務策略,並期待這些可以給更多台灣文化企業以及價值行銷更明確的方向。
文:Estelle Chiu
既然當代的企業營運詞彙都是透過翻譯而來,也就代表當這些詞彙在中文語境中有許多誤用、代用、或是甚至一字多譯的情形發生。而其中,跟精緻文化最相關的詞彙莫過於「奢侈品」(luxury)、「精品」(luxury,有時候是premium)、「時尚」(fashion)、「流行」(fashion)、「快時尚」(fast fashion),族繁不及備載。
上述詞彙不僅在媒體當中氾濫使用,企業行銷標語或甚至社群討論當中也時常相互混淆。時間長久之後,中文群體對於這些詞彙的理解跟定義,也在此種誤用的情境之下喪失了討論基礎,而因此沒能妥善應用定位策略(Positioning),讓企業明確在營運(Operation)與定價(Pricing)之中找到平衡。
本篇主要的目的,是希望藉由範例,將這些詞彙推回西洋根源,並且簡介現有商業策略理論中的定位應用。同時,也來談談當代歐美業界是如何應用這些商務策略,並期待這些可以給更多台灣文化企業以及價值行銷更明確的方向。
首先,讓我們先來看看現在的中文語境
我們以轉角國際報導〈時尚產業的華麗總崩?從歐美到中國,被病毒掐斷的全球服飾產業鍊〉作為範例,看看中文報導中的區分為什麼造成理解上的落差。
「2020將是時尚產業最慘一年...?」美國知名服飾品牌J.Crew 5月初向法院正式聲請破產,成為第一間被瘟疫擊垮的服飾品牌,讓時尚產業大為震撼。...隨著J.Crew破產,這波瘟疫剛推倒的第一面骨牌,正要隨著時尚產業全球化衝擊整個產業鍊——但從平價快時尚到奢侈精品,時尚產業是否早就「體質不良」?
首先,若說到「服飾品牌」,商業中可以立即聯想到的是服飾製造業。而如果沒有特別補述,有許多服飾製造業的營運方式,是以服飾量產(mass production)為主軸進行商業活動的。而服飾量產這個詞彙的出現,主要是在形容「服飾生產方式」。也因此,根據設計與生產方式的複雜維度,基本可以分為服飾量產Mass production、成衣Ready-to-wear(Prêt-a-porter)、簡易定制Made-to-measure、量身定制Bespoke等不同層級。

這個維度會在根據地區、做工複雜度、以及男女裝等類別有更多細緻的區分,而且會因為設計與生產過程當中的成本,使得其通常有價格的區別,不過整體而言,並不涉及「產品時尚與否」的命題。因為當詞彙當中涉及「時尚」,通常指涉的是當季度或是當年度的美感潮流。然而,並不是所有成衣廠,或是所有高端精品,都有意圖設計與生產符合當代短期潮流的作品。因此,服飾生產以及時尚潮流本身雖然有相關性,卻不見得有因果關係。
這裡所提及的美國知名服飾品牌J.Crew,若以它自己的官方網站上寫的介紹,可以得知,J.Crew本身的自我定位是「不隨時間變動的舒適衣著」(Timeless clothes),同時在J.Crew Factory的簡介中也說明其「平價經營的本質(at price that can’t be beat)」,就可得知J.Crew作為美國市場,應當是屬於平價量產或是平價成衣的定位。
因此,重新看轉角國際這一段引言,就可以明確得知閱讀上的認知問題:若J.Crew身上的時尚色彩不深,本篇要真正探討的理應是基礎設計為導向的量產與成衣,因為零售通路斷絕而造成的現金流問題,真正的比較對象就是其他的量產與成衣品牌,而非其他以潮流為導向的時尚品牌,更枉論製作定價完全迥異的奢侈精品。
如何找到一個對的標竿比較對象(Benchmark),也正是商業經營與邏輯中最關鍵的思考節點。梳理完「服飾生產方式」以及其服飾「是否參與潮流」之後,接下來則是將這些與品牌形象(Perception)維度交叉組合,來談談其在顧客與市場上的形象定位。
當價格與形象開始拔高:什麼是Premium?什麼是Luxury?
如同我在先前文章〈文化商業|違逆市場邏輯的精品企業:他們賣的不僅是產品,是風雅的階級入場券〉曾經定義過:「Luxury作為一種產品的類別,最重要的要素在於其必當具有炫耀性(conspicuousness)與排他性(exclusivity)。」而最能夠讓市場感受到這兩個要素的其中一種測量基準,就是「高價」與「限量」:即便市場對這產品有諸多想望,精品企業不可能為了市場大幅降價或是多開產量。越不可得者越加珍重華貴,精品高姿態的社會分層劑的效果,在市場的推波助瀾下就將深入人心,最終成為社會文化上的象徵符碼。
正因為Luxury的定義如此狹窄,要形塑如此具有挑戰性的品牌形象,無論對生產者還是消費者而言都並不容易。其設計靈感、作業品質、服務體驗以及顧客認可一路堆疊起來,通常都是漫漫長路才留存下的高端形象。
而就算同樣被歸類為傳統的Luxury企業,無論是法國時裝周的主導人高級訂製服裝工會(La Fédération de la Haute Couture et de la Mode)抑或設計師系統中,也都還有等級之分。這也是為什麼稍加接觸精品產業的讀者們也許曾聽過愛馬仕(Hermès)與香奈兒(Chanel)在定價與形象上的絕對地位,就算與其他品牌相較也有本錢做高企業形象的原因。這在Vogue Taiwan於2019年的專訪中有更加詳細的整理,在此不加贅述。
從上述的簡述,對比於先前曾經提及的「服飾生產方式」,就可以知道Luxury企業通常的基礎定位絕大多數落於成衣Ready-to-wear(Prêt-a-porter)、簡易定制Made-to-measure、量身定制Bespoke等層級(後兩者依據企業定義,通常也被稱為廣義的高級訂製服Haute Couture)。至於「是否參與潮流」,則看該企業對於產品經營的理念。
雷亞遊戲作品下載破億的秘密,聯手Google Cloud開源又節流

我們想讓你知道的是
2011 年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),從 2013 年就攜手 Google Cloud 導入相關雲端服務,雙方合作長達十年的關鍵是什麼?
2011年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),秉持把感動永久留存在玩家心中的信念與堅持,不論是音樂節奏、休閒趣味、科幻動作、又或是策略RPG不同型態的作品,都希望創造出呈現時代回憶的經典製作。每回推出新款遊戲都能叫好又叫座,雷亞遊戲旗下作品的總下載數,全球上看1.3億次。
「我們的優勢,在於故事的呈現及藝術表現,創造出一個讓玩家與故事有聯結的世界觀,」雷亞遊戲技術長Alvin Chung回應。為了精進作品內涵、拓展遊戲更多可能性,雷亞遊戲從2013年就開始積極將開發架構、維運流程搬遷到雲端環境,進而讓團隊養成敏捷的協作文化。

Alvin Chung解釋,「我們希望把更多心力投入設計遊戲本身,同時優化玩家體驗服務,而不是過度分心或花太多資源去顧及底層網路架構,透過雲端工具源創造更大的效益。」若把一款遊戲從無到有,可拆分為企劃、開發、測試、上線等流程,這些不同階段的工作環境,雷亞目前是放在Google Cloud平台上運行。
完善數據治理工程,雷亞遊戲成立數據部門洞悉營運實況
一款遊戲要讓玩家感動,絕對不能只有感性要素,更需要從理性角度洞察玩家行為數據,才能讓用戶的留存保持穩定。尤其現代企業都知道,數據對於公司經營等同石油的價值,於是,雷亞決定成立數據部門,作為輔佐商業決策判斷的後勤核心團隊。
雷亞遊戲產品發行處數據分析部部長Denny Huang表示,「以前只用database,資料的細緻度不夠;打個比方,透過database只能看存摺的結餘,無法回溯歷程資訊;後來成立數據部門,把伺服器的log收進資料倉儲Google BigQuery,等於帳本的每筆明細都會留下記錄,再結合商業智慧與分析軟體Tableau,讓DAU(日活躍用戶)、MAU(月活躍用戶數)、留存率、付費率這些指標以視覺化圖表完整呈現。」

為了貼近玩家的需求、打造出更符合市場想法的作品,雷亞的營運團隊也希望藉由數據深入鞏固與玩家的黏著度,進而排除不利玩家留存的情境,就能事先透過BigQuery搭配Firebase實現A/B Testing。Alvin Chung舉例,遊戲業相當重視玩家前10分鐘的留存率,如果發現新手歷程在某一區卡關過久,他們就會調閱BigQuery內的玩家行為資料,找出用戶成長停滯的原因,進而修正遊戲的設計機制。透藉由此檢視及驗證方法,促使玩家加入遊戲的前10分鐘留存率提升50%。
盤點目前雷亞數據部門使用BigQuery的數據狀況,每天處理報表容量達9TB、單日300G流量,以及儲存操作紀錄超過300TB。如此龐大的資料量,雷亞也透過BigQuery搭配Tableau,落實更細緻的商業邏輯判斷。
Denny Huang分享其中一個情境:他們想知道玩家在特定戰場,怎麼運用卡牌的排列組合,這時候就能借助BigQuery及機器學習的運算,掌握某個關卡的通關率是否落在合理範圍。後續透過數據分析,找到禮包購買率的最佳時機點,並微調設定禮包內容物,以強化玩家購買誘因,讓特定產品付費率增加17%、 單一活動營收增加16%。
把關伺服器預算有效節流,借助BigQuery從每月縮短到每日掌握報表
如果說提升禮包購買率、留存時間拉長,對於遊戲開發商是「開源」策略,那麼透過Google Cloud來檢視整體服務的運作效率,則屬於「節流」手段。雷亞遊戲就提到,他們所部署的伺服器牽涉相當龐大的機器種類,內容涵蓋資料倉儲單元、資料庫單元、以及運算單元,運行過程勢必就會有所花費,這也是遊戲商的成本之一。
雷亞遊戲網站可靠性工程(SRE)工程師Gene Liu表示,「洞察伺服器維運數據,可以知道我們的後端服務是否有效率?服務品質如何?又或是有沒有讓玩家收到錯誤訊息狀況?透過監控整體後端服務的健康程度以及資源用量,讓我們知道研發資源需優先最佳化哪些項目。」
從上述情境可觀察到,SRE的主要工作就是要確保確保遊戲對內和對外服務的穩定,並且維持一定品質的玩家遊玩體驗。以對內服務來說,遊戲伺服器傳數據給BigQuery的過程,不但要保持通暢,而且也盡可能不會掉失任何資料。不過也因為遊戲玩家來自全球不同時區,等於系統的流量高低峰是24小時在變動;甚至若有特殊行銷檔期,玩家在同一時間大量湧入領獎勵,SRE團隊就要花更多時間在監測伺服器的運作狀態。

Gene Liu對此提到,「我們的後端服務部署於Google Kubernetes Engine之上,後端服務向BigQuery寫入資料是透過Pub/Sub,而Pub/Sub與BigQuery都是全代管的服務,可以大幅度减輕我們的工作負擔,不用手動擴展或縮減設定雲端服務所使用的資源,跟以前的維運工具相比,現在的管理模式可以節省非常多時間。」
另一方面,Gene Liu接著說,雷亞也在雲端環境架設資料視覺化網路應用程式平台Grafana,Grafana可以在網路瀏覽器內顯示資料圖表,並提供警告功能。因此一旦監測到數據峰值異常,就能立刻行動來最佳化産品的效能,或是有效排除伺服器原本不應浪費的成本。
「現在雲端服務的費用以raw data傳到BigQuery後,能透過Grafana即時檢視哪個專案的伺服器以及流量花多少錢,或發現花費異常時候,可以找到是哪個專案開的運算資源。以前要每個月收到帳單才知道費用,現在則是可以即時得知系統數據,並在數小時內掌握各項雲端服務的費用。」Gene Liu補充道。
期待以敏捷方式迭代產品,提供玩家即時又彈性服務
雷亞與Google Cloud的合作,除了上述相關應用,其他還包含Cloud Load Balancing、Compute Engine、Dataflow、Cloud Monitoring、Cloud Logging以及Google Workspace等解決方案,在其他業務及跨部門協作過程有廣泛運用。

Alvin Chung最後回應,「我們多年來觀察Google Cloud持續發布新功能,讓雷亞在做數據分析、維運上更穩定,也希望借力於雲端讓我們越來越省心,專注在遊戲的開發或加速迭代新的産品,更即時觀察市場的回應,進而縮短time to market的腳步。」
由此可見,雷亞遊戲在實現打造具時代回憶的偉大作品之際,藝術也要融合技術,除了讓玩家在遊戲過程感到幸福,同時也基於雲端應用,提供玩家快速又彈性的滿意服務。