《獲利世代》沒說完的事 — 新創公司如何更好地規劃商業模式
《獲利世代》沒說完的事 — 新創公司如何更好地規劃商業模式
2015.08.18 | 創業

《獲利世代》(Business Model Generation)這本書自 2010 年問世以來,被翻譯成 30 種以上的語言,被世界各地的新創公司奉為圭臬,許多學校也拿書中所提出的商業模式圖(Business Model Canvas),來當作分析個案的教學工具。透過商業模式圖,我們的確能夠快速得到商業模式的概觀,方便溝通、討論並且持續追蹤、更新

然而十分可惜的是,如果我們只是填完商業模式圖就打算開始創業,很有可能會發現:這個工具似乎沒有幫上什麼忙。

我並不是要說商業模式圖一文不值。使用這個工具,絕對比寫一份沒人會看第二次的商業計畫書實際多了。但是對於新創事業來說,有幾個原因會讓這個工具「搔不到癢處」。為什麼會這樣呢?第一個原因是,許多人在填寫商業模式圖時,犯了一些常見的錯誤。如果能避免這些錯誤,就可以更好地發揮這個工具的威力。

在使用商業模式圖時,常犯的錯誤有哪些呢?

1. 沒有清楚理解定義

這是最基本的錯誤。舉例來說,價值主張(Value Proposition)指的是我們提供什麼「價值」,而非我們所提供的產品跟服務。

2. 描述不夠明確

填寫時必須要描述的更明確一點,才會比較有意義。在填寫價值主張時,如果我們寫「提供卓越的購買體驗」,到底是怎樣的體驗?體驗可不可以再明確細分成幾個元素?填寫目標客層(Customer Segmentation)時,可不可以更明確定義客層的人口統計變項(demographics)或是這些客層有什麼特殊行為?填寫成本或收益欄位時,可否大概預估各元素所佔比例,計算方式?

3. 沒有思考清楚哪些是事實、哪些是假設

在規劃新事業時,在商業模式圖上大多數的元素都是「假設的」、「規劃出來的」,並不是觀察得來的事實。根據錯的假設,很容易就會發展出錯的答案。所以除了要時時更新商業模式圖之外,也必須確認這些假設是否為真,是否通過市場考驗。比如說,我們提的價值主張,目標客層真的認為這個有價值嗎?真的有這個需求嗎?獲利來源中,有沒有哪些其實並不可行、或是計算的基準需要更新?

4.填完商業模式圖就結束了

填完圖,才正要開始呢!想想同業是怎麼做的?各個元素有沒有其他作法?當發現市場有新的發展趨勢時,商業模式應如何因應?時時拿出來討論、更新,才能發揮它的價值。

商業模式圖的缺陷

對於一個成熟的公司,我們可以用商業模式圖去分析其優缺;然而對於想要創業的人們,商業模式圖確實有些缺陷,無法幫助我們妥善規劃新事業。

1. 在商業模式圖中,沒有去定義到底要解決什麼問題。

比較相關的欄位是價值主張,然而這仍然是兩件事情:價值主張是我們提出的解決方案,不是我們要解決的問題。相信大家都認同,正確地定義問題是非常重要的。

舉例來說,在某次腦力激盪時,我們想提出一個解決方案,來解決「高中生只憑分數高低填寫志願,對科系與生涯發展毫無概念」的問題。然而經過討論後,可能會發現這其實是「現象」而非問題,背後的問題可能是相關資訊不足,或者是家長的觀念不正確…等等,這有很多的討論空間。然而如果沒有把要解決的問題清楚定義出來,我們怎麼確定要提供哪些產品或服務?又如何發展商業模式?

2. 價值主張跟產品是不一樣的東西,很容易被誤解。

前段有提到這是許多人會犯的錯誤,然而這也是商業模式圖設計不佳之處,因為沒有欄位是用來描述我們所提供的產品或服務。當我們想提供某種價值主張,要提供哪些產品或服務,才能傳達這些價值?這是必須好好思考的問題。如果只談價值主張而不談產品或服務,會變得過於空泛,就像有一個目標但沒有說明怎麼達成。同樣的價值主張,也有可能因為我們提供了不同的產品或服務,而更為吸引人,並因此邁向成功。


Airbnb 有很明確的價值主張:向超過 190 個國家的當地人租住獨一無二的家。Couchsurfing 的價值主張可能相差無幾,但產品/服務完全不同

3. 沒有關於競爭環境的描述或分析。

如果完全沒有考慮競業,會發生什麼事?我們很可能寫出一個沒有優勢、沒有差異的商業模式。

如果完全跟別人一樣,要拿什麼去競爭?為什麼消費者要選擇我們?而我們建立的競爭障礙又是什麼,怎麼保護我們辛苦打下的江山?《獲利世代》書中其實也提到,我們可以搭配其他工具來分析競業,但這樣也顯示了商業模式圖有其不足之處,以及競爭分析的重要性。

新創公司如何規劃商業模式?

《獲利世代》作者可能也發現商業模式圖不足之處,所以最近出了一本新書 《價值主張》Value Proposition Design;書中提供了一個工具,針對價值主張跟目標客層兩個區塊,再深入區分成幾個元素進行探討。使用商業模式圖,搭配書中所提出的價值主張圖(Value Proposition Canvas)後,可以更清楚地定義產品與服務,以及試圖解決的問題。可以到他們的官網看更多的介紹。

此外,《Running Lean》的作者 Ash Maurya 為了提供新創事業一個更好用的工具,他把商業模式圖的幾個元素替換掉,發明了 Lean Canvas 這個工具,試圖解決上段所提的幾個缺陷。Lean Canvas 長這樣:


Lean Canvas by Ash Maurya, CC Attribution-Share Alike 3.0 Unported license.

其中新加入的元素分別是:

  • 問題(Problem):要解決什麼問題?
  • 解決方案(Solution):提供什麼解決方案?這個解決方案有什麼特色?
  • 關鍵指標(Key Metrics):依照公司的發展目標,定義出重要的衡量指標。
  • 競爭優勢、進入障礙(Unfair Advantage):是什麼讓競爭者很難複製?雖然剛開始創業時還無法建立這個部分,但是隨著事業漸漸發展,這一塊的重要性將與日俱增。

以上,並不是說哪個工具一定是最好的,如果能更了解各工具的優缺點及適用情境,才能發揮最大效益。希望上面粗淺介紹的 Value Proposition Canvas 和 Lean Canvas 兩個工具,能對大家在規劃新創事業時有所幫助。

參考資料:
Ash Maurya: Why Lean Canvas vs Business Model Canvas?

Photo Credit: kevineriley, CC-BY-SA 3.0

原文出處:Alpha Camp

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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