[Meet創業之星] 行動貝果不做硬體物聯網，500 Startups和YC搶著要|數位時代 BusinessNext

一度把錢燒光

行動貝果現今看似炙手可熱，但時間推回到六年前，它還只是一家一度低潮到快把錢燒光的新創。共同創辦人兼執行長鍾哲民當時還在在念台大資工博士班，與一群朋友創辦了行動貝果，開發App也教人如何開發App，那時台灣懂得寫App的還沒幾個，行動貝果做了2000多個App，當中有幾款還成為排行榜常勝軍，累積近37萬名用戶，最後卻因為團隊都是研發人才，不懂行銷，幾乎快把自籌的五百萬燒光光，鍾哲民迫於現實壓力只好先去電信公司上班，養活自己也養活團隊。

鍾哲民參與了電信公司雲端系統處的成立和茁壯，也頗受主管賞識，但他始終沒有忘記行動貝果，在電信產業累積了相當程度的雲端產業知識後，2013年，他發現大公司開始相繼投入App產業，小公司如行動貝果恐怕無法生存，於是開始在行動貝果上推出Meeti物聯網雲端平台，並且從電信公司離職，沒想到就這樣搭上了物聯網的順風車，物聯網從去年開始成為最火熱的科技議題，有越來越多公司希望讓產品連上網變聰明，指標性大客戶開始找上行動貝果。

（圖說：左為行動貝果執行長鍾哲民，右為行動貝果北美區副總裁王易如。照片來源：蔡仁譯攝。）

不做硬體的物聯網廠商

行動貝果自我定位成不做硬體的物聯網廠商，提供雲端平台讓客戶即時觀測產品數據，無論是溫度、故障次數、開機次數、使用頻率...等等都可以在Meeti平台上一覽無遺，行動貝果將開發出來的韌體和App開放出來供客戶下載，並提供橫跨全球51個點的雲端服務，降低傳統硬體製造廠商跨入物聯網領域的門檻。

鍾哲民說，大部分的廠商沒辦法立刻升級到物聯網，許多廠商對App和雲端很陌生，台灣和美國都一樣，對廠商而言招募大量人力專作物聯網並不划算，這讓行動貝果有了生存空間。例如行動貝果一開始遇到一個做機器人的OEM廠商，對方估算一下發現他要做整個系統可能要上億美金，但行動貝果用兩個月的時間就把客戶的產品上線。

行動貝果鎖定Maker和物聯網廠商兩個族群，Maker族群不收費，主打簡單易用，可以立刻嵌入開放硬體，而大型廠商則以出貨裝置數或月租流量收費，行動貝果也與一些物聯網零組件廠商合作，在開發版預載Meeti的軟體，目前行動貝果的客戶以亞洲為主，北美為輔，因亞洲廠商升級到物聯網的需求較為強烈。

未來瞄準大數據

而正如許多大大小小的物聯網平台業者一樣，行動貝果未來也打算幫客戶做更進一步的數據分析，提供商業智慧服務，優化產品效能，從幫客戶的「物」連網、提供連網平台進化到數據優化甚至是人工智慧，而這也是如Google及三星等物聯網巨頭正在打的如意算盤。

鍾哲民表示，雖然行動貝果目前還停留在做一次性買賣的階段，但等未來時機成熟之後，物聯網廠商開始逐一轉為服務收費模式，行動貝果的機會就來了，而這也是行動貝果將總部設在美國的原因之一，因為北美率先搭上下一波物聯網升級潮的可能性最大。「物聯網產業還沒有王者，大家都在想一樣的事情，但這就是好玩的地方，誰會是最後的贏家？」鍾哲民笑說。

公司名稱：行動貝果（MOBAGEL）
提供服務：物聯網雲端平台
成立時間：2009年
公司人數：10人
網址：http://apps.mobagel.com/

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。

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。」

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。

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。