肯夢創辦人朱平×獎金獵人共同創辦人楊弘毅:挖一口深井,但不一定要IPO(下)
肯夢創辦人朱平×獎金獵人共同創辦人楊弘毅:挖一口深井,但不一定要IPO(下)
2015.07.07 | IPO

當創業變成一種跟流行的時尚,許多年輕人懷抱著創業夢想,彷彿對世界高喊「我要創業」就能水到渠成,甚至還有SOP可以參照:首先,要找到共同創辦人,接著是選擇創業的題目、想出商業模式、獲得創投資金、前進矽谷,最好你的事業能估值10億,成為獨角獸俱樂部的一員。

肯夢創辦人朱平認為,台灣創業家要認清台灣市場很小的事實,真正的創業家是打破規則的人,並思考走出不一樣的路,做別人想不到的服務,才能獨占市場。

創業神話聽起來都很美好,但是創業的起心動念到底是什麼?你敢投入看起來沒有商業模式的事業嗎?獎金獵人共同創辦人楊弘毅做過炒麵麵包、USB集線器、寵物網站,中間做了7、8個網站,直到第四次創業才找到獎金獵人這個切入點,商業模式則在創立一年後正式確立。現在獎金獵人獨占台灣辦比賽市場,拿下20%市占率,他到底是如何將想法變成商業模式?

肯夢創辦人朱平(左)vs獎金獵人共同創辦人.楊弘毅(右)

朱平(左)
肯夢創辦人,生意人、悅日人、漣漪人,亦為肯邦、肯愛Nonzero非零餐廳、漣漪人基金會、Red Room及Forward Taiwan創辦人。致力推廣有更高社會目的的營利企業商業模式(Profit for Purpose Business),鼓勵年輕人共同創造生活,而不只是求生存。亦為AAMA台北搖籃計畫導師。

楊弘毅(右)
獎金獵人共同創辦人兼董事長,想法多,創意無限。在科技公司擔任工程師,不務正業跑去創業,直到第三次創業才辭掉工作專心創業。做過餐飲業、文創小物與7、8個網站,最後終於在獎金獵人找到可發展的未來。AAMA台北搖籃計畫第三期創業家。

朱=朱平
楊=楊弘毅

課題2:把事業做深,從量中找質

楊:對,可以預見2~3年後就會達到天花板,獎金獵人辦比賽的市占率已達20%,在台灣一年最多3千個比賽,每年有將近約10億元獎金,預估一年營業額差不多1億元。如果沒有其他模式的話,我們最多達到市占率90%。如果比賽全都我們做的話,營業額才1億,餅不大,所以要用我們既有的營運能力和客戶基礎,去尋找第二條路。再下去的話要往橫向擴充發展,像是外包、獵人才,不只做比賽,但那就不是獎金獵人的業務。

其實台灣有個很怪異的現象,很多人說在台灣要做三種事業才能撐起事業的三個角,像美國就是拳頭事業,做一件事就能成功,但在台灣就不行,這是在台灣比較辛苦的地方。

朱:沒有什麼是真正原創的,有好的模式就模仿,要做網路事業,就準備讓別人模仿,重要的是要凝聚獎金獵人平台上累積的38萬名設計人才。有個很快的方法,看你敢不敢做而已。

楊:什麼方法?

朱:從新版本開始,會員註冊要付100元。

楊:我不敢!這樣要關站了。

朱:我的話我敢,38萬人中也許有10萬人願意付錢,就算只有3千人,每個月就有30萬收入。我只對客戶付錢的事業有興趣,如果只是多少人上我的網站,那個沒有用,因為台灣市場太小,即使有1千萬人都太少。在中國有1億人免費註冊網站,網頁瀏覽量大就可以賣廣告。

我們必須接受台灣市場真的太小的事實,才會有你說的三個角,不接受這個事實的話,就會很辛苦。再多人下載你的App又怎麼樣?一定要有獲利機制在裡面,一塊錢也可以。

不過,做1億元也很好啊,我好羨慕你喔(笑),在網路上弄一弄,不需要雇用很多人,把1億做得更仔細、更精緻,你獨占市場,公司規模不用大,希望你把它變成有更高社會目的的營利企業。

楊:但1億是最好的情況,人沒那麼幸運,大部分都是平均狀態。

朱:拿我自己做例子,我的事業只在台灣,但我很開心,因為生活風格的事業還有很多服務可以做。其次,我在創造深入的事業,我從來沒想過要IPO、找創投資金或開100家分店擴張到美國和中國。我覺得花100年開個100家店也可以啊,把時間拉得很長,銀行就是我最好的夥伴。如果是真的好的事業,可以自己賺錢,為什麼需要創投呢?

有創投資金投入,商業模式會不一樣,因為必須加速成長,最後就是IPO。但如果沒有永續的模式,股價衝上去很快就會下來了。我不是說資本市場不好,只是看你的商業模式是什麼。我一直覺得台灣可以停下來思考,把小井挖得很深,不要挖三個小井都淺淺的,你是不是真的有可永續的商業模式?有老客戶?可以創造端到端(end to end)的解決方案?要創造一個全部都自己做的服務,像Uber做了一個App,所有事情都是自己做,那就很有力量了。

你可以自辦獵人獎金比賽,你說一年有3千場比賽,獎金獵人也可以創造出端到端的模式,有自己的獎金、比賽,慢慢扎得很深,也是一種商業模式。做UNIPLAY的方向是對的,你可不可以有另外一個模式是:找到問題,請大家來解決,而不只是創造一個產品而已?如果覺得不錯,你就接手執行產品或服務。

楊:難處在於目標群眾(TA)是誰,因為我們的TA聚焦在設計的人才。

朱:誰說你不能有不同的TA?你可以創造一個事業,讓這些人參與。做事業很簡單,你找到要解決的問題、有社會目的、找到人,錢不是問題,用群眾募資、找投資都可以。你辦很多比賽,有想法,也知道問題在哪裡,找到一些人設計新網站,發表新事業試看看。你已經有38萬名設計人才,過濾再過濾,從質中找量,從量中再找質,一直篩選。剛開始一定是很多人來,只找幾個人,想辦法讓規模變大再篩選。但同時也要有量,不能只找3個最好的人,要找出100個跟這3個差不多的人。有了質之後再追求量,因為大家都想申請,透過篩選才能形成社群。

楊:一直做跑案子型的事業很累,也不太穩定,雖然我們在市場占有優勢,但是我希望能找到長遠的被動式收入,用同一種模式,但改做其他商業模式。我們的核心是辦比賽,獎金獵人賺的是幫你辦比賽過程的費用。有沒有可能一樣是辦比賽,但不是賺辦比賽的錢?

獎金獵人的平台是找出一群很愛參加比賽的人,用從量中找質的方式找出一些菁英,直接參賽設計出產品,就像星光大道的模式,透過比賽找出優秀的歌星,再出版CD。越找質的話,量也會越來越大,變成「量中找質中找量中找質」的無限循環,推到最後,我從創業初期一直想做人才庫的目標就得以實現了。

我們找出1千位比較厲害的設計人才,像你說的從量中找質。UNIPLAY在試驗新的商業模式,幫小品牌或廠商辦比賽,做有設計感的民生用品,依客戶需求指定這1千人設計,給每個人基本的費用,做出產品之後再讓客戶挑選想要的產品。我們跟friDay、ASAP合作做預購,調查市場受歡迎狀況,廠商量產後,我們從販賣的產品中收取抽成費。假設獎金獵人是貨車,從A地把貨物送到B地,我們打造這台車及送貨機制;而UNIPLAY就是計程車,除了貨之外,也把人從A地送到B地,以前用趟次計價收費,現在單位變成時間。

課題3:深度合作,打群架才有機會

朱:我看到你在做的東西,也看到國外像Uber及Airbnb的共享經濟趨勢,合作越來越重要,以後的事業都是共享經濟,或是應需(on demand)經濟、循環經濟。有個新的名詞叫做共創經濟(ourselves economy),過去講DIY(Do it yourself),未來要做的是DIO(Do it ourselves),大家一起來做。

共享經濟加入設計思考的概念,所有東西都連在一起,達到零浪費。當你用這種眼光去看未來,創業真的不是一個人馬上就能做出來,絕對需要一群人去連結,這是一個擋不住的浪潮。

楊:我最近常提倡深度合作的概念,由於我很常做業務開發和拜訪,在拜訪的過程會跟對方拍照,並標示深度合作放上Facebook,試圖要營造年輕人互相連結的氛圍,這是很棒的事情。現在創業已經不像以前可以埋頭苦幹,一個人默默做完所有事情,最後成功,要一直去找合作機會,希望有越來越多人跟著這個精神互相合作,讓新創圈充滿合作氛圍。

朱:信任不只是公關或是互利而已,你講的深度合作是信任,唯一產生信任的機會,是當人們需要你的時候,你在那裡。最重要的是,你有沒有雪中送碳,而非錦上添花?你要找到需要雪中送碳的人,然後跟他深度投入,深度指的是花時間陪伴。也許我們都孤單,但我們不是一個人,深度合作就會讓你不會孤單。

另外,自由工作者是很重要的趨勢,未來會有越來越多人想過自由工作者的生活,共創的思考模式,就像UNIPLAY在未來會非常重要,有機會讓設計工作者賺錢,所以你應該加入評分機制,或用App媒合很多設計人才,設計人才只要提出需求和預算,就自動媒合好的案子給他。

楊:有有有,我們的新版有把評分機制放在裡面,不過是更複雜的等級和經驗值系統,App也在規劃了。

朱:你要成為冠軍,要跟上自由工作者及DIO浪潮,自然會有商業模式。像自由工作者需要團體保險,你有38萬個名單,可以跟保險公司談,裡面有太多可能性了。在38萬人中找出對的TA,幫他們上課、解決財務和法律的問題,因為一個人工作會恐懼,萬一沒有案子接的時候怎麼辦?太多案子的時候怎麼辦?你要去做淘寶不願意做的,因為麻煩事沒有人做。

楊:我們的兩個核心是找想法和找人才,但現在主要的事業還是做行銷為主,因為大家已經習慣使用104。找想法的話,講難聽點,台灣其實不是那麼重視創意,這部分要賺錢有點困難,還在努力想辦法突破。

獎金獵人和UNIPLAY的商業模式

相關連結:肯夢創辦人朱平×獎金獵人共同創辦人楊弘毅:挖一口深井,但不一定要IPO(上)

數位時代254期封面
(《數位時代》2015年7月號文章精選,尊重智慧財產權,如需轉載請來信洽詢:web@bnext.com.tw)
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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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