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

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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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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