[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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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