【KuoBrothers】我討厭做「服務」,喜歡賣「產品」
【KuoBrothers】我討厭做「服務」,喜歡賣「產品」
2012.03.28 | 創業

「服務」和「產品」這兩個名詞在不同地方有不同的解釋,也沒什麼價值硬要把它們定義清楚。但為了清楚解釋為什麼我討厭做「服務」,我們先用二分法,以「付錢的時機點」來切分這兩個概念。不管你賣什麼東西,「一手交錢、一手交貨」的叫做「產品」,「貨享用完了,再付錢的」就叫做「服務」。在這個定義下,你也許可以知道你的公司比較接近「產品導向的公司」或是「服務導向的公司」。以下所描述的這些概念,絕大多數來自於這本名叫「公司賺錢有這麼難嗎?」這本書。這本書其中的一個論點,就是產品該轉型為服務。幾個禮拜前我哥哥拿了這本書給我,並規定我「2天內」看完。我們竟然發現,書中所說的這個論點,竟是我們過去已經努力做了好久的事,只是我們沒有把曾經試過的這個做法,很有系統的寫下來。但曾經這麼做過,確實讓一切變得很不同。
 
「服務並不是真的不好」,可別以為我不喜歡「服務」,我超喜歡被人家提供「服務」的,只是「服務很難故」。生活上很多快樂的事像是剪頭髮、按摩、去吃牛排。在網路公司工作,我們也很喜歡用別人的服務,像是找廣告公司、網站製作公司,在每個我們被「服務」的時候,身為「顧客」的我們,就被捧在手心裡。像是找人製作網站,為了製作出來的符合你的需要,你可以要求改了再改。也許今天你說綠色的logo比較好,但明天醒來覺得陽光看起來很有朝氣,所以你一通電話就說還是改成金黃色好了。但如果我是那個提供「服務」給別人的人,我可能日子就沒那麼快樂了。

 

 

「服務」通常代表的是「客製化的空間」,也代表花錢買到的是「整個過程」。所以我很害怕我們做的東西被定位成「服務」。因為那代表我得24/7的滿足顧客的需要,因為他買到的是我每分每秒細心耐心的為他著想,也買到了我對他的親切態度、更買到了我為他量身訂做以滿足每個人特別的需求。所以「服務」是很累人的,而且它代表你比較晚才能收到貨款,你必須先墊出成本才會收到貨款。以「網路公司」來說,可能代表你變成了一家不停幫別人客製化的公司。這種公司的老闆通常非常難當,因為在外面你要帶著笑臉向人彎腰鞠躬。回到公司,你常會面臨公司氣氛不是太好。PM和工程師的衝突在這類的公司上演最烈,因為PM永遠覺得委曲,又不是我說要改的。工程師永遠覺得倒楣,明明做好了,為什麼不停叫我重做。世界上沒有任何方法解決這些問題,因為這是這個產業的本質。

「產品」導向的公司,通常強硬了許多。「冷氣機」、「除濕機」就是長這樣,你何時看過有顧客說「我不喜歡溫度調整按鈕,請幫我改成轉盤式的。」、「請把我的水箱弄大一點。」因為他們的產品,特色就是一手交錢一手交貨,邏輯就是要買就買、不買拉倒。所以他們強勢的多,這不代表他們不聽消費者的聲音,「iphone」也是「產品」不是「服務」,但它可以把消費者的聲音反應在它標準化的產品。設計可以很貼心、功能可以很細緻。但你想訂購一台和別人長得不一樣的iphone,就是辦不到! 而且「產品」類型的優勢就是你可以比較快收到錢,也容易規模化。你通常比較容易把標準化的東西大量複製,只要你顧好你的capacity,你創造得出足夠的市場,你的規模化過程是較容易的。重點就是你要把握的原則是東西就是長這樣,不能說改就改的。當你把你的能量投資在改變你的「產品」,你的改變就會影響所有買你產品的人,而不只是某一個人而以。

也許你會覺得這些和你一點不相干,是「產品」或是「服務」,又不是你決定的,你可能會以為你所在的那個產業,已經幫你定義了你是「產品」或「服務」。事實上,這是不正確的,很多business只要稍微調整,就可以變得比較「產品導向」或比較「服務導向」。事實上,很多公司你很難說它是100%的「產品導向」或「服務導向」。它可能同時含有兩種成份,只是其中一個成份多過另一個。同樣是餐廳,「麥當勞」比較產品導向、牛排館比較服務導向。同樣是咖啡店,startbucks比較產品導向、下午茶店比較服務導向、同樣是廣告平台,Google廣告比較產品導向、客製化campaign製作公司比較服務導向、同樣是學英文,TutorABC比較產品導向、補習班比較服務導向。上面說的「產品」,都含有「先付款」的特性。所以你的現金流是正向的,而且你容易規模化。

以「麥當勞」這個「產品」為例,你可以想像現在的麥當勞只要提供一些椅子,它的戰場是櫃台,櫃台大量的生產來消化點餐的人潮。基本上在你付完錢,漢堡交到你手裡後,交易就結束了。你也許坐在店裡吃完、也許找不到位置、也許外帶,基本上那已經是交易後的事了。但「牛排店」是完全另個樣子,它受限於位置數的capacity,因為它是後付款的「服務」,它提供除了美食還包括那1小時的「享受感」。所以它要做的事比麥當勞複雜的多,要有人接電話訂位、有人帶位、有人倒水、有人點餐、有人送麵包、有人清桌面、有人換盤子、有人送主菜、有人上甜點、有人來問你滿不滿意今天的服務… 我想到就覺得非常累。如果有一天,開餐廳的你,想要最短時間增加100%的營業額,你覺得是「產品型」的還是「服務型」的餐廳容易呢? 當然是「產品型」,因為它比較不受限於它的capacity,它可以比較專注在生產和行銷,但人事成本、空間成本比較不會因為revenue的double而跟著double。

當然「服務型」的企業有它的利基,但以最大的優勢就是「易於規模化」的網路公司來說,我覺得若把公司做成「服務型」的企業會有點折損你本來身為網路公司的優勢。所以也許你可以想個方法,把「客製化」變成「標準化」,把「錢後收」變成「錢先收」,把「專注在滿足客戶需求」變成「專注在做出客戶喜歡的標準化產品」,事情可能會輕鬆一些。如果你觀察我們過去幾年做的事,你會發現,我們從早期非常「服務型導向的公司」,用多年的時間才慢慢變成「產品型的公司」,在每次轉型的過程中,所有客製化的服務、所有要長時間才收得到錢的東西,也都是最先被捨棄的業務。到後來,公司幾乎沒有任何「服務型的業務」了,這也讓我們的日子變得更愉快。我並不覺得你必須像書裡面這麼急速的轉型,或立即就失去大的服務型客戶。因為那可能為你帶來更大的風險,而且台灣的公司也不是像書上說的這種賣法。也許你可以買這本書來看看,如果你正在build一個business。

出自郭家兄弟創業日記

 

關鍵字: #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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