有了3000萬用戶後,ZAKER怎樣做行動閱讀?
有了3000萬用戶後,ZAKER怎樣做行動閱讀?
2014.01.16 | 創業

ZAKER 是中國目前最接近Flipboard的產品,也是最早發展的行動閱讀產品之一。ZAKER整合傳統雜誌、報紙,及微博、RSS、Google Reader等​​內容,以雜誌的排版形式展現。2013年,它的用戶量達到3000萬。橫向比較,在行動閱讀的創業公司裡,這是個不小的數字。它不生產內容,專注做技術支援和流量傳輸。正因為此,這類產品在內容推送和商業化上,要走出一條不同於以往入口網站的路。

2014年,ZAKER即將推出新版產品,並深入打造淘寶式的行動閱讀生態系統,試圖幫助媒體內容做更多曝光。ZAKER即將推出的新版本已開發了兩個月,在產品層面將有較大變動,主要為提高內容的精準和獲取效率。新版產品有幾個突出的重點:訂閱功能上根據不同場景設計不同的方案,滿足用戶或碎片化或深度的閱讀需求;將推薦系統分成系統分析+主動擷取,也就是用戶可以自行調整關鍵字,來調整推薦系統,實現差異化閱讀體驗。

在閱讀生態系統打造上,2014年,ZAKER將嘗試行動閱讀的淘寶模式,把行動廣告投放的權限逐步開放給合作媒體,傳統雜誌等合作夥伴可以通過賣廣告實現商業回報。具體操作模式為:APP首頁由ZAKER經營,進駐的媒體則類似於淘寶「店主」的個人主頁,所獲得的收入ZAKER不參與分潤。ZAKER提供更底層的比如數據分析等技術支援,幫助這些合作媒體做好內容,獲得盈利。

閱讀體驗和生態系統打造,幾乎是目前行動閱讀產品競爭最聚焦的兩部分。由於進入的早,ZAKER幾乎可以算作中國行動閱讀領域創業公司的一個發展樣本。ZAKER 執行長李森和提出觀點,似乎可以概括ZAKER的產品優化路徑。「閱讀類應用必然會經歷的三個階段是訂閱類、個性化推薦類和社交閱讀,對應的需求則是提供權威公正資訊、通過演算法提高閱讀效率和增加用戶之間的互動的閱讀樂趣。 

2010年,Flipboard的出現給了當時的讀覽天下團隊很大的啟發,這個專門給雜誌做數字化發行的團隊開始了行動閱讀領域的嘗試,在2010年底正式推出ZAKER的iPad版本。

雖然ZAKER被稱為國內最有Flipboard精髓的產品,但它也優先做了當地語系的優化。鑑於中國網路寬頻技術並不發達等在地特殊情況,ZAKER在產品中較早的提供了離線閱讀等功能。

最近2年,ZAKER把開發重點放在用戶喜好分析和社交互動上。根據平台用戶的閱讀習慣、評論、轉發等來為ZAKER全部內容排序;同時,在個人閱讀推薦精準度上,收集用戶閱讀數據,建立每個用戶的閱讀資料庫;並與新浪微博、豆瓣、開心網等開發API介面分析數據;在互動性上,連接新浪微博、Instapaper、Evernote等等。建立ZAKER的好友對應資料庫,進而根據用戶喜好、好友關係推薦內容。

但李森和也承認,用戶喜好分析的準確度、閱讀效率仍然是一大痛點。訂閱+ 演算法並不能很好地解決這個問題,用戶行為分析和推薦系統上還有很大的優化空間。即將推出的新功能就增加了閱讀場景等新的元素。同時,ZAKER為每一個合作媒體開放後台,將用戶分佈、喜好等資訊全部開放給他們。目的是通過基層技術支援和數據分析,幫助合作媒體更瞭解目標用戶,同時在ZAKER平台上,促進媒體形成競爭關係,刺激他們努力做好內容。

相對於2010年,目前行動閱讀領域的競爭更激烈。李森和慶幸ZAKER早早進入這個領域,佔領先機。目前來看,行動閱讀領域的新進入者只能在細分垂直領域尋找機會了,想再做通用型行動閱讀產品機會已經不大。「行動閱讀市場巨頭無法通吃,ZAKER有機會成長為行動閱讀的入口之一。」

2014年,李森和希望進一步增加內容來源,構建ZAKER生態系統。這一兩年,為了把用戶規模做大,主要以免費的內容思路運行。2013年,嘗試行動廣告之後,李森和覺得通過行動品牌廣告市場,把更多媒體資源變現是有很大前景。相對於傳統廣告聯盟,品牌廣告會成為行動廣告裡更大的一塊餅。

同時,2013年,ZAKER推出了電商導購應用「櫥窗」和購物瀏覽器「淘刻」。相對於行動廣告目前承擔更多收入變現的責任,這兩個功能的推出更是對未來變現管道的重點。因為除了行動廣告,ZAKER上可能還有很大一部分的流量實際上是閒置的。而在PC端的經驗證明,有很大一部分流量就是導向電商。所以,櫥窗很可能會成為未來電商與ZAKER協同變現的重要環節。李森和甚至判斷,以五年的時間節點來看,電商的變現能力很可能會超過行動品牌廣告。

目前,ZAKER已經在啟動新一輪融資,主要用於市場推廣。2011年,ZAKER從讀覽天下分離出來,同年拿到了君聯資本千萬美元A輪融資。

出自[創業邦

](http://www.cyzone.cn/a/20140114/248506.html)

往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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