[創業對談]黃存義X劉于遜Part1:活用NABC原則,把流量變營收
[創業對談]黃存義X劉于遜Part1:活用NABC原則,把流量變營收
2015.10.09 | 人物

網路產業創造流量,也吸引大量使用者,卻往往面臨流量如何變現的問題,無法接上商業模式。致力打造台灣App品牌的CHOCOLABS,創立四年來一共開發57款App,其中有27個冠軍App,每個月有150萬活躍用戶。CHOCOLABS共同創辦人暨執行長劉于遜從去年開始思考如何把流量變現,投入行動影音廣告拚營收,接下來,更要打造台灣行動影視平台,用新媒體能力解決台灣影視產業長期以來的問題。這個夢很大,劉于遜如何將流量轉成營收?擅長企業商業策略的黃存義又怎麼看他們?

黃存義(微軟大中華區前總裁)
台灣資訊業專業經理人,現為光寶集團策略長,曾任東元資訊德國分公司總經理、台灣惠普科技行銷專案經理及業務經理,1999年擔任台灣微軟總經理、2001年出任微軟大中華地區總裁。2008年離開微軟,結束長達16年的微軟生涯。亦為AAMA台北搖籃計畫第三期導師。

劉于遜(CHOCOLABS共同創辦人)
2011年決定與黃崇傑一起創業,打造台灣製造的App品牌,最知名的App有追劇瘋CHOCO TV、iMusee、電視連續劇、阿信浪漫玩東京及Ubike 讓我騎等。亦為AAMA台北搖籃計畫第三期創業家。

圖說明
(劉于遜(左)在黃存義(右)的建議下,從企業商業策略,重新思考如何將流量轉成營收/攝影=郭涵羚)

黃存義:我認為你是一個值得大家追尋的年輕楷模。你為什麼會選這個行業創業?你從小到大的夢想是什麼?過程中你完成了哪些事情?

劉于遜:我小時候第一次接觸到網路,就很喜歡,我喜歡透過自己實作,寫程式、做網頁,去接觸使用者,這是很神奇的感覺。後來在求學階段或工作,我都是依循這個大的邏輯方向,想繼續在網路產業裡發揮,做使用者會喜歡和使用的服務。

研究所念交大經管所,我想的是,如果我能在完成使用者喜歡的服務同時,可以建立完整的商業模式,讓商業模式為人類創造價值,又有營運的可能,企業就能一直往前走,所以我想拼湊那台機器。

在我腦中這個叫做「永動機」,就是永遠會動的機器,永動機有很多機械零件,來自不同的動力結構和齒輪組,但它一轉起來,就會一直動,直到我想到下一個投入會有更大的產出,而有結構上的不同時,再來改變其中該有的元素。我對於打造永動機很有興趣,這也是我創業一直在思考的事。

建立從0到1的思考架構

黃存義:創業過程中你碰到什麼挑戰?

劉于遜:不同階段都有不同的困難挑戰,從0到1的過程怎麼做出市場要的產品?裡面的過程很難,怎麼樣在生活中去發現一些未被解決的問題,或者待滿足的需求?找到一個值得解決的問題、打造這個服務、找到有專業能力的人,有資金、時間、流程、碰到市場之後的問題,有沒有讓使用者有足夠動力付出利益交換?否則不可能做出完整的商業模式。

圖說明

我覺得新創公司永遠都是人的問題,經營公司,把人抽掉,公司就不值錢了。服務和剩下的東西總有一天會慢慢淡掉,但「人」才是這個企業最有價值的地方。所以我喜歡談人,花很多時間在思考什麼樣的任務、什麼樣的人能夠有更好的發揮?人才在這裡也有很好的機會突破並達成想要做的事情。

黃存義:我覺得創業家跟專業經理人最大的差別就在這裡,聽Davidd在講的時候,每個環節都碰到很多挑戰。跳到下個階段,他已經開始想人、技術、資金多寡,每一個環節都再往上提升,在每個階段,他馬上會去想這個階段需要什麼,不會想過去怎麼成功,我常說「成功是失敗之母」,這才是我認為他到目前為止成功的原因。

就像你開車的時候不會看後照鏡開車,是一直往前看。一般專業經理人會說,公司給我錢,然後我做得很好,創業家則會說,我做這個要得到什麼東西?然後整合資源達到目標,下個階段就創造新的東西,這才是真正創業家特質。

至於從0到1開創新事業的過程,我給Davidd四個英文字「NABC」。

活用NABC管理原則

劉于遜: NABC的意思是,Need(需求)發現市場的需求是什麼?Approach(方法)是什麼、如何解決這個需求?還有Benefit(利益)跟Cost(成本)是什麼?做完這件事之後要去思考公司得到什麼利益及成本,不能為了做而做。

黃存義: Need的話,你要找到一個重要的需求,需求越是高、越是大、越是遠,越能解決人類重要的問題,即使你無法射到月亮,也還是可以到達某個地方。因為規模夠大、成長率夠高、是多數人的需要,需求很容易存在,這樣才值得投入,每分每秒都很有價值。我鼓勵Davidd解決最重要的問題。

Approach的意思是,如果你今天開咖啡廳,我馬上在對面開咖啡廳,你賣什麼我就賣什麼,那達成的方法都一樣,所以一定要有不同的方法。但如果提供全世界最好的幾百種咖啡豆,你的方法就是跟別人不同,那我就要問,你帶給使用者的利益有那麼高嗎?所以這個Benefit是指,你的客人從你這裡接收到的好處,是否跟競爭者所提供的好處完全不同?很多企業要做到這樣很不容易。

Cost是當你帶出利益時,你的成本跟競爭者比,只有更低沒有更高。如果我為了提供很大的利益,成本很高的話,最後價格很貴,使用者不見得可以負擔。

圖說明

劉于遜:大部分創業會遇到的問題,很難一次想得周全,所以需要思考架構來輔助。NABC這個結構往下想,例如講利益,就要把短、中、長期的因素都想下去,或像是方法,我短期要為了什麼策略、目的和目標,去用什麼方式?NABC是我後來跟老師一路往下談的結構,幫助我思考事業上遇到的問題和決策。

去年暑假,我們一個月有120萬不重複使用者,在拿到之初創投、企業投資等關鍵資源的一年內,流量成長2.5倍到3倍。雖然目標達成了,但營收的轉動程度很小,所以團隊很緊張,增加流量、擴展更廣更深的娛樂服務,但是我沒辦法在使用者身上賺到利益,無法轉成營收,這個機器就不可能變得更大。

我們在流量轉換營收這件事上掙扎,把這個問題列為去年下半年到今年暑假的優先權,為了要解決這個問題,回到產品去看,發現App裡面有很多影音、音樂或戲劇類的服務。

以廣告當收入最直覺,但是廣告主和我們中間有個聯播網,就是把流量給聯播網,然後它去分售完之後再分潤給我。也就是說,公司最強而有力的流量轉換營收的能力,我幾乎沒辦法控制。

面對廣告主想投遞給我們用戶的這個需求,我們改變方法,我們主要的目標使用者是18到35歲的這群人,其中七成是女性。換個角度想:這群使用者會對什麼廣告有興趣?什麼樣的廣告主對這件事會有興趣?

最後決定在影音裡加入影音廣告,直接接觸廣告主,提供廣告主一個用影音廣告對年輕人溝通的機會。為了讓廣告主投遞的廣告越來越精準,我們用Inside targeting(有內容的精準投放技術)協助廣告主優化廣告的品質,一般影音廣告的投放,點擊率可以提高3到5倍,最高的活動可以達到近20%點擊率,也就是每五個人看到一次廣告,就會有興趣。

透過數據還能做聯播網的優化,我們了解每個聯播網的強項,知道什麼樣的使用者對某個聯播網的點擊成效是好的,或是我們應該在什麼時間點把流量切給哪些聯播網。

黃存義:他講的NABC就出現了,廣告主都知道大部分的錢都像丟進水裡一樣,連回音都聽不到,有兩個問題:第一是效果有多大?第二是能否即時知道?這是廣告主最可憐的地方。廣告主在全球花這麼多錢,Need夠大,但這麼大的需求,卻沒有有效的方法,所以錢丟到水裡,這是個重要的問題。

所以Davidd用兩個方法來解決問題,用影音廣告觸達使用者,再用大數據來分析,他們大數據的精確程度比同業高很多倍,代表他的Approach跟別人不一樣,產生的Benefit就是精確度高很多。

事業花費都只談一件事ROI(投資報酬率),我不怕花錢,如果可以花錢然後賺10倍的錢,當然是拚命砸錢嘛。他的Cost全部都是數據,所以他不需要養100個人,所以NABC在他的例子裡充分展現。

場地提供/日常生活咖啡

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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。

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