【觀點】從Foursquare與Gowalla使用者持續下滑再談LBS的經營
【觀點】從Foursquare與Gowalla使用者持續下滑再談LBS的經營

昨天在Compete Pulse上有一篇文章「I’m the mayor, So what?」,探討LBS 如Forsqure,Gowalla在每月不重複造訪人數上看到的下滑或膠著情況,探討LBS經營遇到的困境—徽章(Bedge)與市長頭銜(Mayor)的誘因對使用者吸引力不再時,將何以為繼?

(圖片引用自Compete)

在之前在Inside就發表過一篇「你不再Check-in Foursquare或Gowalla了嗎?–談LBS的平台經營」,從使用者的觀點討論LBS就平台的經營上從“供需“的角度分別可以從哪些部份去刺激供給(Check-in、Tips),又有哪些事情可以滿足需求(實地資訊、樂趣、社交),試圖提供在可以預見依現有模式很難有所突破的LBS一些經營上的意見(是該翻成英文寄去Foursquare或Gowalla嗎?)。有興趣的朋友可以參考一下前文。

除了在平台模式上的調整之外,LBS透過與行銷和商業推廣的結合,也許是另一種尋求突破的模式。因為若廣告主把LBS作為其行銷活動的一環時,自然會運用其整體行銷資源同時推動此服務,就像是當商家加入了像是Happygo這類的積點回饋體系之後,便會用自身的資源為Happygo做引介(例如結帳時店員會問“有Happygo卡嗎?“,或者在店內張貼Happygo的積點或兌換相關資訊)。同樣的,若企業結合LBS作為行銷工具,一定對於此LBS服務的知名度與使用意願有正面的幫助。

有哪些可以做呢?也許會需要平台先作一些相對的機制設計—

1.** 供企業或政府有效匯入大量地點資訊或即時快訊的後台或API**—除了讓地點資訊不再只依靠使用者力量建立外,也滿足使用者check-in當下的資訊需求

2. 顯示「官方地點資訊」的標記—上述企業或政府匯入的地點資訊在呈現界面上可以有特別的標示供使用者辨識。讓“搶市長“所衍生的“一地多名“現象可以得到另一種平衡,以及讓後續的行銷得以展開。

舉一個可能的玩法吧,類似Groupon模式,只是改為結合時間、尖離峰、限量、優惠的Geo-Pon—店家在離峰時段,店內仍有空位時透過LBS發送快訊,只要幾分鐘內到達出示check-in記錄的客人(且限量)就可以享有特殊優惠(這大概是2000年左右就已經被描繪的“網路美麗新世界“景象之一了),當夠多的商家或者一兩家大型連鎖企業如7-11、麥當勞等都採取這樣的方式促銷時,相信對於LBS的使用意願與使用量會帶來另一波動力。

所以,與大型具有業務開發力(例如Yahoo!、Google甚至Goupon)的網站或者與大型的跨國廣告代理商結盟,也許會是LBS突破現況的契機?我想LBS的潛力不只目前在Foursquare或Gowalla模式所看到的玩法而已,值得拭目以待。

本文轉載自Inside部落格

關鍵字: #LBS #創新創業
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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