[Meet創業之星] iPhone專屬口袋相簿來了，Maktar讓你拍照不用再刪照片|數位時代 BusinessNext

自2007年起，每款iPhone的推出總是帶動新一波市場熱潮。據市調機構Counterpoint的資料指出，蘋果新一代iPhone 6自去年9月上市以來，更蟬聯10個月銷售冠軍寶座，壓得Andriod陣營節節敗退。眼看蘋果光如此之亮，週邊產品的商機也不遑多讓，去年11月，新創團隊Maktar推出一款專屬iPhone的儲存裝置「Piconizer口袋相簿」，上Kickstarter募得6萬美元超標好成績後，今年3月回到台灣推出第二波預購活動，再取得超過2萬6千支預購量的驚人成績。

#產品設計落實減法哲學

Maktar團隊的三位創辦人陳良信、蔡辰甫、詹翔宇皆來自不同領域，結合彼此在App設計、Mac軟體設計與蘋果週邊產品開發等經驗，於2014年4月成立團隊。Piconizer口袋相簿是支援iPhone的照片、影片儲存裝置，瞄準的市場痛點很直接，就是民眾「照片儲存」的需求，幫助使用者能更便利的整理照片、手機空間。

陳良信表示，對於iPhone使用者來說，要整理手機空間必須要透過電腦連接，過程十分繁複。而大概人人都有這樣的經驗，當你要拍照片時，手機顯示儲存容量不足，於是你開始刪除照片，刪到覺得容量足夠了才開始拍照，但整理手機容量的當下，反而卻錯失了拍照時機。陳良信認為，這樣的過程其實有些倒因為果，「我們想解決的，就是這麼簡單的需求。」

蔡辰甫也說明，在上募資平台前，團隊曾進行市場調查，發現目前使用者的儲存需求還是以照片為大宗，而團隊在產品設計上落實減法哲學，除了照片、影片儲存外，也僅有備份聯絡人的功能，因為太多功能反而會影響使用者經驗。

目前Piconizer提供32GB、64GB和128GB三種儲存空間，適用iPhone5以上產品，使用方式也十分直覺，將裝置與iPhone連接後，會自動啟用App，使用者就可以在App中編輯、搜尋照片，把手機裡的照片直接轉移至Piconizer中。另外，隱私保障也是一大重要功能，使用者可以為自己的照片進行加密。

#跨出台灣，下一步進軍紐澳市場

陳良信表示，有趣的是，也許是產品的使用方式很直覺，讓Piconizer有60％的購買族群是女性，顛覆傳統3C產品以男性為主要銷售對象的刻板印象。目前Piconizer以線上預購銷售作為主要通路，線下實體通路仍在規劃中。而團隊下一個目標是將台灣的成功經驗，複製到海外市場，首先會先選擇紐西蘭、澳洲市場，因為當地人口數與台灣相當，也能作為小型英語系國家的試驗地。

雖然Maktar第一款產品就獲得市場好評，但團隊並不認為自己是硬體製造公司，而將自己定義為一家軟體公司。目前不只做品牌跟產品，也做IC方案技術授權，未來將透過軟硬、服務整合，持續思索更多的可能性。

圖說明
（圖說：Maktar三位創辦人詹翔宇、陳良信、蔡辰甫。照片來源：侯俊偉攝影。）

【創業教我的事】

創業就像打怪，一點也沒有捷徑，每個階段總是有未知的怪要擊敗。創業需要伙伴，就像海賊王魯夫在一路上得到別人的幫助，永遠不會知道曾經跟你共事的人，未來也許會成為公司成長的助力。

【創業快問快答】

Q1.服務的創意來源？
身邊的朋友在同遊東京晴空塔時，想拍照錄影卻發現自已的iPhone空間不足。轉身問創辦人陳良信「你不是蘋果專家，怎麼辦？」。當下注意到這麼簡單的需求，卻需要透過電腦先預先整理 iPhone空間，才能繼續使用，如果能獨立讓 iPhone 有一個可攜帶的相片圖庫該有多方便。

Q2.目前該服務的獲利模式為何？
有別於Android裝置開放性的不同，民傑資科在於 IC 方案以及 App 軟體具有領先的技術，可提供相對較於封閉的 iOS 裝置有外接儲存裝置的產品。容量的大小一向是蘋果習於操作的手法，這類產品將可提供消費更多的選擇，以及更便利的方式來管理自帶的資料。同時該技術將可運用在 iOS 裝置與外接裝置的高速傳輸，應用在影片播放剪輯、音樂製作、光學產品以及Sensor 感測都將有極大的發展空間。

Q3.希望提供這個社會什麼價值？希望解決甚麼樣的問題？
iPhone的成功給我們帶來的啟示是，只要用心的經營使用者體驗，短期可以做出產品差異化，長期來說能夠培養出粉絲經濟以及產品黏著度。

【團隊資訊】
公司名稱：民傑資科股份有限公司
產品名稱：Piconizer 口袋相簿
成立時間：2014年4月
團隊人數：9人
網址：http://maktar.com

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。

「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。

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。

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。

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。

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。