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

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。

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

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。

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。」

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。

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。