[Internet20]蔣顯斌:跑到懸崖邊跳下去的過程中,翅膀就長出來了!
[Internet20]蔣顯斌:跑到懸崖邊跳下去的過程中,翅膀就長出來了!
2015.08.05 | 創業

蔣顯斌(CNEX創辦人兼執行長)
1995年創辦海外華人最大的中文網站華淵生活資訊網,1998年華淵與北京利方線上合併為新浪網,成為全球最大的華人網站。2000年推動新浪網在Nasdaq上市。2006年創辦CNEX,以記錄華人影像為使命,每年選定一個主題,計畫以十年時間,留下百部影像資料。

圖說明
(攝影/賀大新)

那時的網路是一種天未亮懞懂狀況,之後就坐上雲霄飛車,我們放棄了很多,當時所謂的正當職業,我本來要去念建築(哈佛)放棄的過程中,隱隱約約感覺到有個東西要起來,那我們恭逢其盛(網路),創業決心很強,基本上我可以連續熬夜兩夜不睡覺,最高記錄做到鼻血流下來,我還訝異地看天花板,怎麼會有血水流下來,我不知道是我的鼻血。現在回想起來,感謝那時的我,這麼願意拼命,當然也要怪這麼拼,身體不再像從前那麼好,我做了心臟的手術,這是我為拼命付出的成本,

我們見證了造山(網路時代)的過程,這是很特殊的人生機緣,人類有一些知識剛出來的時候,會有一些人看到全貌,音樂、數學、建築這是全腦開發,我們從山底選一條路,從山底鑿出一個洞,新科技打來的電話,從一個小小的學術領域竄出來,與商業結合成為數位資本主義,有些東西這是這麼神奇的從無到有的出現,顛覆舊秩序,全部重新洗牌,經歷過後突然理解到人類的文明是可以這樣造成的。

20年前抱著一種沒有未來,不知道未來也不怕,就進去了,當時大家流行,跑到懸崖邊,跳下去,有這樣的信仰,你要相信跳下去時翅膀就長出來。創業是很浪漫也很危險,十年砸下去但並不一定有結果。最大的阻礙來自於最愛你的一群人,因為創業的代價很高,成功機率很小,不是外界所想像的光鮮。但是,一旦開始有十個人談,有一兩個人相信你,然到家人也想支持你,甚至加入你,你就知道已經過了一個門檻。

以前對自己的認識很少,不知道自己有什麼能耐,後來發現自己會設計,談合作,會募款,這些領域是我擅長的,那我就要在這些領域把自己開到200%的狀態。

某個選擇就決定了你的人生道路,當時的選擇有沒有充分與嚴謹的調查,是一個直覺Got feelings 這是一種直覺,很多人在這個過程中也放棄了,我覺得我們當時能有這個機會決定走這條路,從三人變成3000人,一直不後悔,一直挑戰極限,有要一定的傻勁與勇氣,到今天我都還是覺得很重要。

1995到現在,後浪推前浪,老的品牌已經「化作春泥更護花」,大型的品牌也都變了,也都被後面的人取代了,過去認為二,三到年是一個新的波,但越來越快,也沒有放慢的跡象,未來20年速度會越來越快,最近大家很時髦「談指數型爆炸與成長」。因此改變人與人之間與未來的關係。

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圖說明
(《數位時代》2015年8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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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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