[Meet創業之星] 家政O2O正熱,潔客幫會成為下一個Homejoy嗎?
[Meet創業之星] 家政O2O正熱,潔客幫會成為下一個Homejoy嗎?
2015.08.06 | 創業

美國在線家政鼻祖Homejoy將於7月底正式關閉,消息一出,在O2O產業投下一顆震撼彈,一時之間O2O新創人人自危,深怕自己就是下一個。但這並不代表家政媒合服務從此成為票房毒藥,因為就在Homejoy宣布關閉服務的消息一個禮拜後,市場上立即傳出Google已招聘部分Homejoy的技術團隊,準備推出自己的家政服務平台,在此同時亞馬遜也宣布擴張旗下的家政服務品牌Amazon Home Services至全美15個城市,顯見市場對O2O家政服務的興趣不減。

而在台灣,家政O2O服務熱潮則方興未艾,去年才興起的線上家政清潔媒合平台潔客幫,正是台灣新創乘著全球家政O2O浪潮興起的案例。潔客幫三名創辦人當中,陳衍光與黃貝蓉是連續創業家也是夫妻,他們笑說自己創業創上癮,兩人走在路上就不停冒出各式各樣的創業點子,他們在BBS創業版上看到交大研究生林文康在徵求潔客幫創業夥伴,三人見面之後一拍即合,一個月內創辦公司,兩個月就合力把潔客幫網站弄上線,行動力十足。

20幾歲小夥子如何說服家政阿姨O2O?

做線上家政媒合服務,第一個碰到的問題就是如何跟打掃阿姨打交道,這三個20幾歲的年輕人,從來沒有過專業清潔服務經驗,一開始光是說服打掃阿姨加入潔客幫,就困難重重。「阿姨們都40、50歲,我們才20幾歲,他們幾乎都沒有遇過這麼年輕的來管他們,一開始花了很多功夫在學習如何跟阿姨們溝通。」林文康說,現在他們跟阿姨感情好到半夜還會接到阿姨打電話來跟他們抬槓閒聊。

除了跟阿姨搏感情,潔客幫也釋出利多吸引清潔阿姨加入潔客幫。例如潔客幫阿姨的時薪是250元,遠高於一般清潔公司的待遇,而且幫阿姨搞定報稅,讓阿姨更有保障,若阿姨的清潔服務深獲顧客肯定,潔客幫還會發獎金留住優秀的阿姨,避免他們跳槽或跳單。

預約家政服務跟訂電影票一樣

解決了服務供給者的問題之後,下一個問題就是如何找到需求,並且媒合兩者。點入潔客幫的網站,會發現預約家政服務的流程非常像是線上訂購電影票,網頁上會列出符合使用者時間與所在地的服務提供者,也可以看到每個阿姨的長相基本資料與評價,使用者只要填入家中坪數大小以及想要加強清掃的區域,系統便會自動計算完成清潔所需的時間,而為了保障阿姨的權益,使用者必須詳填家中是否有飼養寵物,使用者也不得要求阿姨進行危險或重度勞動的工作。

目前潔客幫每月接單量約400多,主要客群分布在台北與新竹,線上阿姨有50名左右,由於供不應求,今年預計增加到100名,為此三名創辦人還特地去上家政服務課,自行培訓更多清掃阿姨因應市場需求。「我們一開始太保守了,怕找阿姨來結果沒生意,會對不起他們,所以徵人徵很少,沒想到現在供不應求。」黃貝蓉說。

家政O2O兩大難題:客訴與跳單

而所有線上家政媒合平台都會遇到的問題,潔客幫幾乎也都遇到了:客訴與跳單。一開始潔客幫常因客人投訴阿姨打掃得不乾淨疲於奔命,後來他們發現客人的乾淨標準其實因人而異,重點在於事前溝通確認客戶的期待,滿足客戶的預期心理,現在潔客幫的客訴率控制在2%以內,回頭率約3成。

而潔客幫處理跳單問題的方式更是出人意表:「我們鼓勵阿姨們在外面自己接單啊。」陳衍光說。一開始他們也以為跳單問題會很嚴重,沒想到阿姨們由於年事已高,通常不會為了區區幾塊錢與潔客幫鬧翻。林文康表示,阿姨會跳單是因為基本的生理需求都無法被滿足,但潔客幫的時薪較高,工時也比傳統清潔公司彈性,阿姨甚至會主動打電話跟他說有客人要長期訂閱服務。

潔客幫預計今年擴點到台中,並且於9月推出App,雖然囿於阿姨們通常不擅於使用智慧型手機,因此潔客幫還無法做到根據地理位置即時媒合家政服務,但未來潔客幫也希望仿效Uber模式,用家政清掃服務打開通往消費者家的大門,提供更多元的O2O服務。

潔客幫
(圖說:潔客幫三名創辦人(由左至右):林文康、黃貝蓉與陳衍光。照片來源:郭涵羚攝。)

【創業教我的事】

記得潔客幫剛起步不到三個月的時候,有前輩對我說「這行業不是你搞得定的,趁你年輕趕快放棄再換下一個題目吧」,那時候的確遇上一些困難,而我們團隊如果不創業其實也可以在外面有滿好的offer,當時候心裡也會想:「我一個80年出生的年輕人怎麼管這些經驗老道的阿姨們?」公司狀況入不敷出,錢也沒有多少可以燒,一個客訴就可以讓我們心情鬱卒一整天。但我確信我們團隊做的事情方向與目標是正確的,道路雖然崎嶇,但只要我們決心與執行力夠,總有一天我們都可以克服這些困難!

【創業快問快答】
Q1. 服務的創意來源,是因為發生什麼事情而有這樣的想法?

過往尋找居家清潔流程繁雜,報價資訊不一,同時看到國外有類似創業題材,因此發起。

Q2. 最主要的客戶群?
主要TA為25-45女性族群(約占70%),中高收入族群,具網路購物經驗

Q3. 就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?
1.品質保障─基於平台存在的價值,我們針對每筆服務皆採回饋評價制度,若有不滿意的情況,例如偷懶或是物件損壞,查證驗收後屬實消費者可以得到賠償。
2.家政專業─並不是所有媽媽拿起抹布拖把就可以在平台上接案,對於過去曾待過清潔公司/管家的服務人員應徵,我們有SOP篩選認證;對於無專業經驗的人員,我們有課程教學以及實戰演練提升專業能力。
3.網路技術─減少傳統仲介流程,提升配對效率,直接提供點對點的服務,網路技術雖不是家事服務的核心競爭力,但其提供更好的使用者體驗。

【團隊資訊】
公司名稱:潔客幫
創立時間:2014年9月
團隊人數:4
網址:www.jackercleaning.com

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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