[Meet創業之星] Rocket Internet做後盾，Tripda共乘服務不一樣|數位時代 BusinessNext

分享經濟潮流襲捲全球，不少國外服務紛紛來台灣搶地盤。除了Uber、Airbnb、Foodpanda之外，從巴西出發、目前已在全球13個國家營運的共乘平台Tripda也在去年登陸台灣。經過近10個月的努力，Tripda現在的成績如何？對台灣市場有何觀察？

Tripda
圖片來源：Tripda。

#已在全球13個國家營運

Tripda最早是由創辦人Pedro Meduna在巴西聖保羅推行共乘概念，目的是降低人們在城市之間的移動成本。後來獲得集創投、孵化器和網路公司於一身的德國Rocket Internet青睞，在Rocket Internet的奧援之下走向全球市場，目前已經在13個國家營運。亞洲營運範圍則包括台灣、馬來西亞、菲律賓、新加坡、印度和巴基斯坦等國家。美洲部分，除了加州有經營團隊之外，墨西哥、巴西、智利、哥倫比亞、阿根廷等中南美洲國家也能使用Tripda的服務。

去年10月底，Tripda台灣服務正式上線。台灣總經理王鶴穆表示，到現在為止，全台註冊使用者約有1.1萬人，曾經提供共乘服務的駕駛超過1,600人，使用過共乘服務的乘客則超過3,000人。

王鶴穆是Tripda在台灣的第一位成員。他表示，自己在去年9月初加入Tripda，花了將近兩個月的時間獨自籌備網站，包括將網站中文化、規範出合理的共乘服務價格等，以確保服務能夠貼近台灣用戶的使用習慣。經過將近一年的時間，目前團隊成員已經擴編至5人，包含線上、線下行銷推廣和視覺設計人才。

#短程通勤與長程返鄉約1:1

台灣現有共乘服務有批踢踢共乘板、Carpo共乘、QCar和新北市政府的共乘網，Tripda和這些服務有何不同？使用Tripda時，只要透過Facebook帳號就可以登入。登入後，使用者就能在平台上瀏覽所有行程。如果看到符合自己需求的行程，可以向駕駛預訂座位，並且獲得駕駛的聯絡方式如email、手機號碼。車程結束後，駕駛和乘客可以互相留下評價，做為日後其他使用者的選擇參考。

為了讓女性用戶能夠安心共乘，Tripda還提供以Facebook資料篩選性別的服務，讓女性駕駛可以指定搭乘對象的性別。王鶴穆指出，大多數女性用戶第一次使用Tripda時，都會勾選「女性專用」選項，但使用過幾次、建立起對平台的信任感之後，就不會再指定性別了。

Tripda的共乘分為長程、短程和活動共乘，不論是學生返鄉、上班族日常通勤或是為了到外地參加特定活動如音樂祭、棒球賽等都可以使用。王鶴穆表示，目前長程和短程的比例大約是一比一，但是短程通勤由於使用頻率高，因此比較容易吸引駕駛，通常一次可排2到3個月的行程。

#真正符合傳統「共乘」定義

同樣是交通運輸服務，Tripda和Uber有什麼不一樣？王鶴穆直言：「最大的差別就在於price（價格）和behavior（使用行為）。」

他指出，兩者雖然同屬共享經濟，但是Tripda才真正符合「共乘」的傳統定義。「傳統共乘是指駕駛跟乘客都要去同一個方向，起點、終點可以不一樣。這個概念的重點就是『順路』和『互相幫助』，所以是互相分擔行車成本，包含車錢、油費和過路費。在這個定義下，共乘的價格就會變得非常非常便宜。」他強調，「我們的value（價值）是互相幫忙，並不是hire（聘僱）一個駕駛」，因此駕駛和乘客不僅可以分擔車資，也很容易在車程中分享彼此的生活經驗。

為了讓共乘觀念在台灣生根，Tripda過去積極透過大型活動推廣服務。王鶴穆表示，目前Tripda完全免費，乘客的車資百分之百都歸於駕駛。但未來會考慮串接線上支付，再從交易中抽成。

Tripda
圖說：由右至左為趣達有限公司視覺設計師連純瑩、台灣總經理王鶴穆、網路行銷經理劉澄真、市場開發經理盧韋辰。圖片來源：郭涵羚攝。

【創業快問快答】

Q1.最主要客戶群為何？
乘客年齡層落在25到35歲，駕駛年齡層為30到45歲。大致是住在台北、竹科等周邊城市的通勤者，還有為了返鄉、出差的長程旅行者。

Q2.貴公司服務的競爭優勢為何？
資金和團隊。共乘在台灣是需要被培養的行為，有資金就會帶來更多時間。此外，我們是目前台灣最積極推廣共乘的團隊，其他服務只有平台維護。

Q3.團隊目前缺乏的資源是？
使用者最常提出的問題是「共乘合法嗎？」我們相信只要滿足市場需求，Tripda趣達終究會長大。越早讓共乘法規上路，就能越快將共乘行為規模化。

【團隊資訊】
公司名稱：趣達有限公司
服務/產品名稱：Tripda趣達共乘平台
成立時間：2014.10
網址：http://www.tripda.com.tw

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。