年輕創業者,賣產品時請繞開這些錯誤
年輕創業者,賣產品時請繞開這些錯誤
2013.08.23 | 創業

你應該知道這樣的情況:大部分創業公司過不了幾年就都倒閉了。

年轻创业者,卖产品时请绕开这些错误

現在讓我們來分析一下這個問題。為什麼這些聰明能幹、有好想法的創業者會失敗?通常這會有多方面的因素,比如創辦人之間的衝突、資金問題、執行問題……

但是,企業失敗的核心問題是其產品(或服務)賣​​不出去。

究其原因是大部分的創業者對市場行銷都知之甚少。你可能對你的產品或服務非常有熱情,領導著一幫很聰明的人,網站設計得也很出色……但是,如果你對市場和銷售不在行,你的結果就是失​​敗。很抱歉告訴你這個殘酷的事實。

如果你要為自己辯解「我在大學裡選修了行銷課程,我的成績還不錯」什麼的,還是省省吧。

我大學學的就是行銷,還拿到了MBA學位,而且兩所學校都是明星大學,當我開始自己創業的時候,我才發現自己錯的離譜。

我很快發現,創業時真實的市場行銷工作與我在課堂上所學到的有天壤之別。商學院所教授的行銷知識都是針對財富500強那樣的企業,很難和真實的用戶接觸,而且那些企業在面對線上市場時落後了好幾年。如果你要建立一家成功的公司,你就要努力學習、了解「真實的行銷世界」。參加在線課程,多讀書,多到外面走走看看,別閉門造車,請經驗豐富的人多指導你。

如果你能做到這些,你的前途是無量的。你會獲得讓你成功的一技之長,無論你做哪行。

下面,我就為大家分享下很多創業者現在很可能正在犯的三大錯誤,以及該怎樣改正這些錯誤。

 

錯誤一:想讓每個人都成為你的客戶

很多創業者都是善良的好人,他​​們該被祝福,他們都希望能出一份力,讓這個世界更美好,但這也是創業者們的魔咒。為什麼?就是因為他們想用自己的產品或服務去幫助每個人,結果他們誰也幫不了。

目標市場過於寬泛,可能是大家最容易犯的行銷錯誤。為了能從市場競爭中拼殺出來,你的目標人群要設定得盡量具體,可以說用戶群越小越好。

你可能在想:「我放棄的那大部分人群怎麼辦?」

你要換個角度來看問題:「我要服務好我所關注的這部分人群,這是一件偉大的事。」聚焦在特定的人群上,你能為他們提供更好的服務,並且能為他們的生活帶來深遠影響。

現在讓我們來具體分析一下。當你描述你的典型客戶時,你要盡可能詳細地描述他,不僅包括人口學上的特徵,還要有心理層面的分析。

舉例來說,「25歲-40歲的男性」這樣的描述太差勁了。 「25歲-40歲的職業男性,生活在大城市中,熱愛戶外,為自己的業餘愛好拼命擠時間,他們擔心最好的時光在離他們而去……」應該這樣詳細地描述。這樣的目標客戶對你才有用,你才能從服務他們的過程中賺到錢。

解決辦法:把你的典型客戶的特徵寫下來,描述他們的沮喪、擔心及渴望所在。盡量深挖,盡量個性化。你要切身去體會他們的感受,想他們所想。

 

錯誤二:缺乏用戶參與

很多創業者愛展望這樣的藍圖:「我們花了幾個月的時間建了廠房、倉庫,生產了不同尋常的產品,接著對外展示我們的成果,然後取得了巨大的成功。」這是很可笑的想法,現實世界可不是這樣的。

準確預測消費者需要什麼很難,但反過來說,有了想法不經用戶確認就開始悶頭做卻很容易。當你失敗後你才認識到沒人需要你的產品。

在做市場工作時,你要讓自己具備「科學家」式的頭腦:總要做實驗測試自己的想法,和你的測試對象(用戶)盡可能多接觸。

要做到這些,調整好你的心態非常重要。你收到的很多回饋肯定會令你不好受,但不要太介意,不要被你的情緒所控制。

如果你的點子很爛,當然越早發現越好,而不是在你已經把很多錢投進去的六個月後。

測試,測試,測試,這是成功的市場行銷大師們在做的,因為這很管用。

解決辦法:在決定要著手創業前,你要花時間與潛在客戶多交流,看他們需要什麼(了解他們的喜怒哀樂所在)。然後儘快做一個測試版進行測試,再獲取客戶回饋。然後重新結合回饋重新調整,再測試。重複這樣的操作直到客戶真正滿意,願意為此付錢為止。

 

錯誤三:讓用戶覺得你不是在和他自己溝通

現在你已經確定了你的典型客戶,而且也提供了他們正想要的產品/服務,接下來就是有效地和他們溝通。

關鍵是你和每位客戶的溝通要像一對一的直接溝通那樣,而不是一對多。兩者的差別非常大,而這點常被忽視。

當你寫信給一個人時,你可以談論他的沮喪、擔心及渴望。你會讓他們感覺被你所理解。通常這種理解就是市場行銷中的魔力。

Eben Pagan,我們這個時代最偉大的行銷大師之一曾說過:「從你的顧客覺得自己被理解了的那時起,奇蹟就發生了。」

當他們覺得你了解他們的困難,他們就會覺得你肯定也有解決問題的辦法。這樣一來,銷售就是順水推舟了,而且會很有趣。

解決辦法:每當你在做行銷材料時,直接寫給你的典型客戶。直接拿自己做實驗,問問自己:「這是對我說的嗎?我覺得被理解了嗎?這吸引我嗎?」如果答案不是肯定的Yes,就拿回去繼續修改吧。

 

結語

因為行銷工作涉及到心理學,而心理是很複雜的科學,所以敏銳和關注細節造就了很多世界一流的行銷大師。

其實要贏得你的目標客戶群並不像想像的那麼難。只要把三個錯誤的解決方法做好了,你很快就能從你的競爭對手中脫穎而出。最後再重複一遍三個「訣竅」:

1.徹底弄清楚你的目標客戶是誰;
2.經常與客戶保持接觸,做他們真正需要的產品;
3.以「一對一」的方式與客戶交流,讓他們感覺被你所理解。

作者:Phil Drolet是一位管理培訓師,他幫助企業家提升行銷技能,改進思維方式。

 

出自創業邦

 

【第32場創業小聚】
8月28日(週三) 19:00-21:00在北科大第三演講廳。邀請Niceday生活x旅遊嚴寬行Frank、TOMOFUN張友辰Victor、LND劉庭瑋David、Reach Network蔡典煜Daniel、Driving Curve黃大霖Tim、CHOCOLABS共同創辦人劉于遜David分享創新應用,及新加坡祥峰投資控股集團章慶誠Jeff,暢談東南亞環境與市場狀況。詳見活動網頁。

延伸閱讀>>數位時代8月號《卡位新興亞洲》全台各大超商書店熱賣中!精采內容詳見雜誌目錄。

往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓