[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
[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
2015.08.07 | 創業

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

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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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