【電子商務實戰講堂 之十三】Gumroad.com─用創作向你的社群要錢
【電子商務實戰講堂 之十三】Gumroad.com─用創作向你的社群要錢
2012.04.05 | 創業

講了好幾個禮拜都在賣實物(實際摸的到的物體),也許可能讓你疲乏了,讓我們來換個不一樣的話題。

根據統計,全球上網人口持續花更多的時間上社群網站,不管是 Facebook , Twitter , LinkedIn都讓我們每天花很多的時間從上面獲取資訊,前一陣子有個朋友告訴我他已經很久沒有打開台灣雅虎的首頁了,這項研究資料真的在我的身邊慢慢的得到驗證,連我自己也常常持續開著一個Facebook的頁面,Web 1.0的網站我還蠻少主動去上的。

上一次我們談到團購軟體與服務的 Appsumo.com,有著很酷的 idea,利用數位商品可以傳遞無國界的特性,做全球使用者的生意,不同於 Groupon 必須要做在地性服務的團購,所以得到處開在地化公司,Appsumo 就跟 Groupon 不一樣,那 Gumroad.com 做了什麼生意呢?

很簡單,Gumroad.com只提供了一個購買你數位商品的服務,並讓你可以向你的社群要錢,無論你的商品是一首歌的MP3,一個 Photoshop PSD原檔,是一包程式碼,甚至是一個封測的邀請連結,或是我們現在這篇文章的 URL,這個數位商品你可以上傳到他們的server得到一個 URL,也可以是已經擺在網路上的一個URL位置,可以自己定價,然後會被做成一個 Gumroad.com 的特別Link , 接著你就能夠藉由這個 Link 跟你的社群要錢,消費者刷卡結帳後,然後得到這個下載Link 或是檔案的URL 位置。而他們在一月初,剛剛得到了創投的種子投資110萬美金。

  

他們的收費是商品定價的5%手續費+0.3美金,例如你定價10美金,你就會被收取0.5+0.3=0.8美金,你會得到9.2美金,並且每個月會付到你的 Paypal 帳戶。

數位資訊無國界,客戶就在全世界

這個論點又來了,Gumroad.com 專門銷售的商品是數位的內容,或是URL的位置,接著消費者就可以得到,而這個「商品」,是可以透過網路線傳遞到世界各地,所以並沒有在地的限制,整個網路都是他的客戶,另外每個人都會需要存取到特殊的URL位置,所以根據現在全球統計的上網人口,你也可以說他的銷售對象是超過二十億的上網人口。

專注於創作者的擴散工具而非垂直銷售平台

如果我們今天說到音樂創作,影片創作,以往如果是給個人創作者銷售的服務,通常都是垂直平台,意思是說整個平台就都是賣音樂,賣影片,例如說地下樂團音樂網站或是獨立製作歌手網站,這些都是一個網站裡面全部都是供應音樂的下載與銷售,但是 Gumroad.com 今天做的是一個屬於創作者的擴散工具,因為今天的網民每天在網路上面創作內容,,而當全世界的上網使用者有1%的人使用 Gumroad.com 去賣他們的創作,那就會是一個很大的使用者數量。

利用社群媒體幫忙宣傳這個工具

這個模式還有一個更酷的原因是,他專注的是在「創作者」的社群網路身上,就拿我來說好了,我的Facebook好友有1200人,又因為開始3個月的寫作,我的Facebook訂閱者增加到了200人,我的Twitter有了150人訂閱,而這些朋友都跟我有了弱連結,當然更知名的作家就有更多的連結,甚至有數千數萬人的訂閱者,粉絲專頁的粉絲,周杰倫也在最近有了 Twitter 帳戶, 有沒有可能有一天歌手可以直接錄好MP3就在粉絲專頁上賣了呢?

另外藉由這些創作者的社群媒體工具散播,大幅提高 Gumroad.com 這個網址的流量,網站排名也不停往前,這真是一招非常了不起的方法,而他們現在已經有6種語言版本,網站才創立一年可是全球前3萬名,前途無可限量。

最後在討論一些我們東方人習慣的 Hack 用法,例如說「喔,那我就得到下載的link以後再把檔案丟到網路上跟大家分享。」這種比較「另類」的作法,或是「那數位商品七天鑑賞期怎麼辦?」這種不是每個國家每個地點都有這個問題的情況下,先讓交易發生就能產生價值,我認為 Gumroad.com 是非常酷的 idea。反正道高一尺,魔高總是一丈,雖然 iPhone也是有人在破解然後安裝不用錢的軟體,但是Apple還是賺翻天不是嗎?

講師簡介:

呂元鐘 Max Lu現為Buyble 國際代購2.0Buytheway 買物誌創辦人,自大學起創辦與從事國內外電子商務服務已有九年經驗,擅長創新營業模式與網路行銷 

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關鍵字: #電子商務
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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