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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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
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精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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