[Meet北京]直擊獵豹移動北京辦公室|數位時代 BusinessNext

編按：為了協助想前進中國的台灣新創團隊，對大陸市場與創業生態有更深入完整的認識，進而有效界接資源，《數位時代》與《Meet Startup創業小聚》特別規劃了「Meet北京」的參訪與交流行程。本文為同行團員參訪心得分享。

最近時常出現在媒體的獵豹移動，是一家值得探究的公司。順應行動上網潮流趨勢，即使市場競爭劇烈，仍就取得極高的市場占有率。獵豹移動在中國以外的行動市場至少有1億以上用戶，這對許多台灣新創公司或甚至老牌的資訊公司來說，可能都是難以想像的一件事情。

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（圖說：獵豹移動內部公告欄上的徵人啟事）

徵人、徵人、繼續徵人；這樣的徵人啟事，其實在中國網路公司或創業環境十分常見。在台灣資訊開發領域的人，對近兩年開發者界的大搬風並不陌生，這股來自於中國與美國的開發者搶人大戰，持續上演至今。不過，相對於台灣資訊相關領域的就業市場，中國在人才就業方面的發展似乎更為活躍，對於資訊人力的發展出路也更為廣泛。

由於獵豹移動不同於許多中國網路公司的發展模式，一開始的發展設定，就以海外市場為主；而獵豹移動在這些海外市場的應用程式商店裡(Google Play/App Store)通常都是工具程式（Utilities）類的下載冠軍，這冠軍成績還不是靠任何市場優化的方式達成，而是切切實實的裝機率。獵豹移動自我分析，他們之所以可以吸引到這樣多的海外用戶，在於透過工具程式有效地打到使用者痛點。獵豹移動花了許多時間去尋求使用者會關心、使用行動網路上的問題，透過使用者經驗分析，發現許多使用者都需要不只一種的行動裝置工具程式，因此獵豹移動投入大量的人力在開發相關的工具程式上，這些大量人力不只是在滿足工具程式細膩且綿密的功能開發與測試上，同時也投注人力在本地化與使用者經驗優化上。

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（圖說：獵豹移動使用者體驗部資深總監施子薇。）

在台灣使用者經驗社群十分知名的施子薇（Jill）也來到獵豹北京發展，現為獵豹移動使用者體驗部資深總監。Jill在北京有超過60位分工細膩的UI/UX開發團隊，協助她關注獵豹移動開發龐大產品線的任何UI環節。為了測試這些UI的使用者感受，獵豹透過不斷的國際市場試煉，有了自己的一套準則。例如Jill分享了獵豹移動一款工具程式裡，一顆小的清除功能按鈕設計，團隊為了究竟是要使用設計理念上建議的藍色與或一般大眾容易理解的綠色而爭執不下，最後透過實際小規模使用者直接測試的裝機率、卸載率與功能使用率，團隊很快發現綠色按鈕是最終的解法。這種直接透過大數據來協助開發的經驗令人十分難忘。

獵豹移動也十分重視使用者數據，透過這些數據來理解他們的用戶細節。透過不斷的試誤，獵豹發現國際用戶在週末的裝機量比周間多；看短時間的卸載率，則可知道新推工具是否受青睞，進而讓公司高層取捨資源投入。然而，當用戶跨過１億門檻，軟體更新模式也成為重要挑戰。獵豹移動的做法是直接採用Google Play的布署機制（因為獵豹移動在Google Play的市占與工具數量，都大於iOS許多），以2-5%的使用者開始做更新測試、接著布署到20%的使用者，再成長到多數的使用者裝置中。獵豹也根據摸索找到每周一次的更新頻率，恰巧是保持使用者新鮮感，維持裝置內獵豹移動工具程式使用率的重要關鍵。

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（圖說：佔有很大比例、十分國際化的獵豹移動本地化北京團隊。）

獵豹在國際本地化的作法也非常直接。獵豹根據不同的市場使用者語系，在北京開發團隊裡直接聘請擅長該語系的外國人作為本地化團隊的主幹。另一方面，透過實習生招募與直接的畢業生獵才，獵豹移動也聘請了在北京豐富的各大專院校外語系學生或畢業生們，作為獵豹移動中國團隊理解這些本地化團隊的對應窗口。

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（圖說：手動足球台不是只是作為員工福利的展示工具，是真的有許多同仁會到那裡發洩交流的地方。）

事實上，獵豹移動有不少台灣人在其中擔任骨幹職位。資深經理吳俊達正是其中之一。他為我們介紹了以中國為基礎的互聯網公司獵豹移動，與他過去在台灣資訊公司的管理模式差異。他提到：過去在台灣擔任主管的經驗裡學到，上司會在每一段時間詢問他最近工作上的工作項目或重要事項，所以他很習慣於直接列出許多工作上的重點，一一向老闆報告。但是他來到獵豹移動後，老闆傅盛卻要求他短期內工作上的重要項目不應該超過一項，短期(例如一兩週內)的細項工作，應該都要環繞在這項重點項目去執行。

重視使用者經驗和數據、國際化思維和行動，逐步造就出一家國際化企業，獵豹移動正朝向未來巨人方向移動。

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者，如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元，成長整整 5 倍？答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告，而是先從調整組織架構與薪酬制度著手，透過明確分工改善團隊運作，進而建立「全員銷售」文化，這並不是要求每位員工都成為業務員，而是讓團隊理解與認同品牌理念，確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點，都能傳遞一致的訊息與體驗，從而建立顧客對品牌的信任感，甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手，正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單，為何行銷公司反而更難做出成效？

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字，但無限創意行銷並非只從行銷工具出發，而是以顧問式行銷的角色，先理解企業經營問題，再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略，而是根據企業真的需求來提供適合解方」，無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常，企業在面對營收成長瓶頸時，第一個念頭就是做行銷，然而，翁小五從過往的工作與創業經驗中發現，限制企業營收成長的原因有很多，不一定與行銷有關，背後可能還有其他問題，若沒有釐清真正的問題所在，就急著投入廣告或其他行銷資源，很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察，無限創意行銷決定採取反向思考邏輯：先回到企業經營本身，找出造成「成長趨緩」的真正原因，再據此制定策略、優化營運流程，最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上，行銷才不只是「有做」，而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式，在生成式 AI 工具普及後，也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去，行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源；但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本，單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務，差異化將快速縮小。此時真正考驗的，反而是行銷人的理解力和判斷力：能否看懂消費者真正需要什麼？能否找出限制企業營收成長的關鍵環節？而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

AI 拆解營收黑洞，讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中，數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明，無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次：從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點，再進一步延伸至年度營運規劃，讓企業不只知道「過去發生了什麼」，更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先，是檢視行銷活動成效，其中最重要的原則在於，根據行銷目標去解讀數據。舉例來說，如果目標是增加首購顧客，除了檢視素材吸引力與點擊率，還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本；如果目標是擴大營收規模，則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值，是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程，理解每一個節點的數據分別反映什麼問題，再針對問題逐一修正。

至於第三個層次，則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發，結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果，拆解每一季、每個月的業績任務，再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正，據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告，從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說，數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵，文章開頭提到的健身業者，正是此套方法論的最佳印證。當初，翁小五深入診斷後發現，這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平，老闆長期忙於處理日常事務，難以專注在營運規劃；此外，組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等，皆是影響回購率的因素。

因此，無限創意行銷先從組織架構著手，設立專責店長一職，並重新設計薪酬制度，藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後，再透過前期廣告數據與顧客洞察，找出消費者選擇品牌的真正原因，並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時，翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念，確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗，品牌才能逐步累積顧客信任。

最終，這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元，達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論：行銷不是企業成長的起點，而是放大企業優勢的槓桿；企業體質愈健全，這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」，AI 時代，無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大，下一代行銷公司的價值，不只是比誰更懂得運用 AI，而是行銷人的市場理解力與專業判斷力，知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄，或是該如何持續修正，才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此，無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論，將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯，轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時，不是直接要求 AI 給答案，而是先定義目標、限制條件與判斷標準，再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言，AI 時代真正稀缺的，不是工具，而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力，也不在於使用多少 AI，而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how，透過 AI 放大，協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。