【Mr.6】Angie’s List網站股票上市!看老時代的做法如何讓120萬會員願意付費?
【Mr.6】Angie’s List網站股票上市!看老時代的做法如何讓120萬會員願意付費?
2011.11.22 | 人物

上星期美國股市有個大消息是網路人必須知道的,而且必須再深入分析一下的,原來,又是一個網站風光上市了,驚人的是,它既不是團購網站亦非哪個遊戲平台,它居然是「Angie’s List」(代號:ANGI),而且,此網站在上市的第一天又漲了33%,盤中一度漲到44%,嚇死大眾。

乍聽這個網站的內容,實在不像可以上市的樣子,一開始從「Angie」一個人開始,她將她家使用的「居家服務」,比方說除草的工人、修水電的、打鑰匙的、修車子、刷油漆的……聘來用過之後,整理了一個清單,幫這些居家服務「打分數」,就變成了Angie’s List。我在Mr.6部落格曾經三次提過這個網站,第一次是在這裡,與Judy’s Book、SF Survey、InsiderPages、JatBar相提並論,第二次在這裡,和Yelp相提並論;而第三次在這裡,和RateMDs.com、Vitals.com、Dr.Score等評醫師的網站相提並論,你會發現,那些和Angie’s List「相提並論」的網站們,全都是讓網友評論的網站,但,在Angie’s List光榮上市此時,其他評點網站在哪裡?

上市是要「財務實力」的,到底Angie’s List為何可以賺錢,並讓投資人看好?

原來,Angie’s List最大的不同,是它竟然要求「必須付費,才能看內容」。換句話說,你來Angie’s List評點一番,紓發一下某某服務商的「好」,或某某服務商的「爛」,竟然還要「付費」之後,才能為之!付費之後,評點之後,當然也可以看看其他人的評點,從此之後,你所用的、你所聘的、你所請的所有的服務商,都會是最棒的,絕對沒有問題!

更有趣的是,Angie’s List創立於16年前,是從網路賣廣告之前的「史前時代」就開始了,一開始,Angie不是用「網路」來提供點評,而是以「電話」進行;付費會員付費後,就可以打電話給Angie,讓她們告訴你,哪一家最好!直到1999年見到其他平台興起,Angie’s List才建了一個網站,轉而從網路來提供資料,但,付費方式一直還是沿用了「必須付費,才能看內容」。當你按下「加入會員」,他第一件事就是把「月費」攤出來給你看,如果你要看的是「居家服務」(像洗車、除草、寵物洗澡這類),一個月要3.25美元(台幣100元左右),一次繳四年(驚!)可以省去一半的錢。如果你要看的是醫療、醫院、醫生的評價,一個月也是要3.25美元;而如果你「兩種都要」,可以打折,一個月只要5.20美元(台幣150元左右)。

雖然不貴,但,網路上隨便都是免費的資訊,也有看似真實的「評星」,現在我們來看看,Angie’s List到底吸引了多少網友,願意一個月付100~150元台幣,來享受「付費點評」的不可思議的服務?

根據這次公佈的財報顯示,Angie’s List的總營收高達7800萬美元(台幣23億左右),而它本季比全年同期還高出40%左右,其他有些數據還不明,有些不太好看,不過至少你可以算出,如果以最貴的會員5.20美元來算,假設Angie’s List的收入都是從會員來,那麼,Angie’s List已經有高達125萬的「付費會員」了,這和它的官網上號稱已有「100萬會員」顯然相符--

有高達125萬的人,願意付費給Angie,查一查哪一家居家服務比較讚?於是,這個網站,再也不需要「廣告主」了,它只需要讓它裡面的內容品質愈來愈好,就會有愈多人想要加入了。Angie’s List要求所有人的意見都必須「具名」表示,而且他們也像我們這邊的論壇一樣,嚴抓「商業評論」,或隱匿在網友評論之中的商業體。顯然Angie’s List做得很成功,因為據他們統計,每次付了一年年費後,有高達70%的會員會想要「續約」。而付了五年年費後,更是高達87%的會員想要繼續續約!我看,會員中應該有不少是已經付了10年以上的!

文章也分析了,為何Angie’s List會成功?畢竟像這種網站,很注重「地域性」,為何她可以獲得成功呢?

該文章說了一個奇怪的理由──會員知道自己在付錢,而他們身在這個系統裡,知道系統裡面的資訊愈多,整個會員就更值錢,因此他們自己會自發性的去給出更多的評價,當每個人都這麼做的情況下,Angie’s List就愈來愈多的評價,於是它的會員價值真的就愈來愈值錢,愈來愈多人覺得這是「好地方」。

另外,從消費者心理學來看,當你付錢以後,你就會覺得他的品質比較好、價值比較高。當你看到別人都付錢的時候,你就會覺得Angie’s List的品質比其他免費的地方都還要高,當你想要更高品質的時候,自然就會來到Angie’s List,於是這個「好地方」的品質,還真的就會愈來愈高!

最後,投資人看的是「未來」。今天Angie’s List做到23億台幣,為何大家覺得她可以再做到100億、200億甚至更多?原來,目前Angie’s List「只有」涵蓋居家服務及醫療服務,而之前這個網站已經證明了它往「新服務」走去的高超策略──據說,Angie’s List每次要開始開發一個新的市場,譬如「評價家庭醫生」,他們會先故意將它的付費牆給「關上」,先讓大家「免費」點評,直到有了一些基本的評點資料,它就會轉成「付費」,將內容關起來,只讓會員觀賞。

Angie’s List透露了消費者對於「正確評價」的強烈渴望,他們不相信網路上隨便的意見;現在像海一樣多的資訊,民眾知道並不好,所以,最傳統的那個「封閉式Google」竟然也得到了它上市的機會。當年的網站都是一半廣告、一半真實,但民眾渴望「永遠真實」的心,永遠沒有停止過

那麼,誰來給他們,下一個Angie’s List?

出自Mr.6部落格

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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