華研國際興櫃,帶動文創上市潮(一)
華研國際興櫃,帶動文創上市潮(一)
2013.04.18 | 創業

旗下擁有SHE、林宥嘉等知名歌手的華研,在實體唱片的低迷買氣中,成功開創了新業務。為了進軍國際市場,華研向資本市場尋求資源,也將帶動更多文創業者的上市潮。

「不好意思,今天總經理穿的衣服顏色,對拍照來說可能暗了一點,」在進行採訪後的拍攝工作時,華研國際音樂副總經理李首賢略帶歉意地表示,「因為下午要去參加辜先生的告別式,」他說。李首賢口中的辜先生,就是中信金控的董事長辜濂松,因為一宗投資案,將娛樂產業的華研與金融產業的中信金兩家看似不相干的公司牽引在一起。而其實中信金並不是唯一入股華研的法人機構。

甫於2012年10月興櫃的華研,能在短時間之內先後吸引中國信託、中華開發與國發基金入股,除了受惠於政府扶植文創產業的政策,其本身善於隨時勢應變的能力,以及持續成長的經營成績,也是獲得創投資金青睞的原因。

翻開華研的財報,除了2008因受金融海嘯影響EPS呈現負值之外,自2009年至2012年間都是正成長。2012年營收統計至6月底更已達2億3千7百萬,幾乎已是2011年全年營收的七成。

華研國際音樂總經理何燕玲感嘆地說,這份成果當真得來不易。因為盜版的猖獗,以及網路興起後層出不窮的網路音樂侵權問題,曾在十幾年前創造超過120億年產值的台灣音樂產業,如今整體實體唱片的年產值只剩下14億元。在這樣惡劣的環境下,唱片業者再也無法只固守實體唱片的堡壘,積極思考轉型成了業者的首要之務。

1999年華研董事長呂燕清將原來所擁有的上華唱片公司,賣給當時全球規模最大的寶麗金唱片公司後,又成立了宇宙國際音樂,並於2001更名為華研國際。不同於多數唱片公司把歌手當標準商品包裝,華研大膽地採用品牌概念來經營歌手,更早在九年前就開始跨出發行實體唱片的領域,專注在詞曲及演藝經紀。目前紅遍亞洲的女子團體SHE,是華研第一個以品牌概念出發的代表作。成軍11年的SHE,過去五年靠廣告、商演、個唱和唱片版稅,營收就超過17億元,平均每年替華研帶來近3.5億元的營收。

此外,像是演員賀軍翔和主持人莎莎、參加選秀綜藝節目《星光大道》的素人,以及在網路上發掘的新秀,都是華研培植的重點。華研就這麼一步步成為商業演出、廣告代言、主持及戲劇發展全方位娛樂經紀公司。2012年小試身手投資國片《愛的麵包魂》,也讓華研對未來跨足影劇市場充滿興趣。

**做為市場的領先者,快速的應變能力,讓華研能在一片蕭條的唱片市場中,一路維持穩健成長。

華研國際音樂 Profile
‧成立時間:1999年5月 
‧股市代碼:8446 
‧主要業務:流行音樂之錄製及發行、著作權授權、藝人演藝經紀 
‧董事長:呂燕清 
‧總經理:何燕玲



** 資料來源《數位時代No.224》

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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