[創業一堂課] 微軟大中華區前總裁黃存義：創業懂這三個原則，基本上不會失敗！|數位時代 BusinessNext

黃存義為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。黃存義非常擅長擬定大公司的事業經營策略，他怎麼給成立4-5年、要規模化擴張的新創團隊建議？他又怎麼看待影響食衣住行育樂的網路產業？

創業有不同規模，規模越小，回報當然越低，但是成功或失敗的影響都不大，如果沒有經驗的話，可以從小的做起，經歷越豐富，創的平台越大，玩得越大。這個過程中，有幾件事情要注意，我比較不適合對小創業建議，比較適合對規模大的創業建議。

不要從單一的一件事去想「我的成功會怎麼樣」，要想的是你怎麼捕魚？是用漁船撈魚，或是去釣魚？因為規模不一樣，你所花的資源，對於產業的內部或是整體面看法也會不同。因此，如果你要創比較大的事業時，有幾個基本的原則如下：

第一，喜歡從失敗裡面學到東西。

矽谷常講一句話，他不去看失敗，他說：「你學到了什麼？」矽谷有一句名言是，「Fail early, learn fast.」失敗得越早，就很快學到東西。所以矽谷投資人不在意創業家的失敗，他只在乎創業家是否學到了東西，太棒了，再趕快進行下一個創業。

台灣人則是，失敗了就被當成黑名單，這完全不一樣。我認為喜歡失敗是指很早就失敗，喜歡從失敗裡學到東西，因此，後面就比較不會失敗，包括創業家和投資者都是這樣。

　　
（圖說：微軟大中華區前總裁黃存義指出，要創較大的事業有三個基本原則。圖片來源：郭涵羚攝影。）

第二，從裡到外不了解這個產業，別說你要創業。

如果你不了解產業，也不知道要怎麼贏過競爭者，去創業、摸索，只是花了一大堆錢卻沒有結果，這樣不只是燒掉別人的錢，最重要的是還燒掉人生最重要的光陰。對產業瞭若指掌，必須下苦功，要像海綿一樣吸收知識，把產業搞得清清楚楚，讓產業都在你的掌握之中，才有機會成功。如果連這個都不懂的話，創業是浪費你的生命、浪費錢，也浪費機會。

第三，你學得多快？

創業家不可能所有事都懂，若要了解產業從裡到外的話，重點是你學得多快？或是你有沒有找到對的人一起來做？這些人可以用互補的方式，建造一個比別人能力強很多的團隊，而且希望團隊裡的人，每個人都有兩把刷子以上。

很多人只專精某一個領域而已，最近碰到一些被收購的矽谷團隊，我問他，「你為何成功？」他說，「我的團隊裡每個人都懂兩樣以上的專長，而且這個專長不管放到哪個位置上都能做。」這真的很厲害，所以團隊裡的溝通默契就會很好，因為同時懂兩樣，有的是硬體兼軟體，有的是研發兼營運，或是財務兼行銷，都是多面向的跨界，這樣幾個人湊起來，就是一個夢幻球隊。

三個原則連結起來，第一個原則，不要怕失敗，就是拚命去衝，這是學習的過程。第二個原則，你一定要發誓搞懂產業，比別人都懂很多，你才有機會成功。第三個原則，因為你在學習的過程有組織夢幻團隊的能力，讓大家達成目標，這個團隊樣樣比別人強，基本上不會失敗，雖然不一定成功，但比較容易成功。

另外，我也很強調投資報酬率的紀律，這是大企業累積成功的關鍵，只做能累積的事情。因為很多企業在創業時，遇到賺錢機會，會想為什麼不賺這一把呢？可是賺了這一把，有沒有累積你的能力來做下一波投資？如果只是看到錢就去賺，雖然帳面上漂亮，但是對於做下一個事業，沒有更多的能力與經驗，能力還是在普通的階段。此時如果競爭者很集中他的資源的話，他的能力就一直往上累積。

所以一定要拒絕賺錢的誘惑，而選擇累積能力的路，也就是每件事都要同時考慮賺錢和累積能力，這樣事業才會擴大。如果累積能力而不賺錢的話，那要看看自己在什麼市場、什麼樣的氛圍，像亞馬遜到現在也還沒賺錢，但他持續投資，所以能力也非常強，這也可以。

這兩個模式不同，台灣企業家比較喜歡能賺錢的企業，外國企業比較喜歡有能力的企業，所以為什麼外國的投資人一賺就賺幾萬倍、幾十萬倍，台灣只能賺小錢，真正的觀念差別在這裡。

我常開玩笑說：「你是做實業，還是做虛業？」實業就是經過資本和利潤的累積產生的事業，虛業是經過資本的投入後，產生一些看不到真正收錢的方式，可是大家願意投錢進去。務虛，通常透過這種做法，利潤和營收是從別的地方來，不會從我做的這件事賺到錢，但是它不見得能找到獲利方式，但找到之後通常就會襲捲天下，所以像美國和中國，有很多模式就是這樣，雖然是務虛，可是非常好。

我覺得台灣的企業家，像這樣務虛的不多，這也是為什麼台灣在網路產業遠遠輸給全世界其他國家的原因，因為大家都是務實，而很少務虛。但是網路新創絕對是務虛，有這種知識的人不多，有這種知識的人要好好栽培發展下去，台灣不要太偏一方，應該要多方面發展，這剛好是中國很強，台灣很差的地方。

以後全世界都用這個方式賺錢，沒有這種能力的時候，就會被別人跨過，尤其當所謂紅色的供應鏈起來時，台灣就被上下夾擊，利潤最高的在做虛業，利潤最低在做實業，但做實業又會面臨更便宜供應鏈殺上來，就會被夾殺。這個過程中，可不可以思考：要嘛做到最下面的實業，要嘛就做務虛，或是跟他們結合在一起。

做務虛，可能不會在很快的時間就賺到錢。所以怎麼賺錢很重要，你有什麼商業模式、在什麼時候會賺到錢？自己要很清楚。我們通常說一鳥在手，比雙鳥在林還好，但事實上不是這樣啊，如果有很多鳥在林的話，我為什麼要抓這一隻鳥？為什麼不用一個網子把林上的1萬隻鳥全抓下來？我為什麼要抓這一隻呢？這樣的觀念，就會讓公司分岔成兩條不同的路，而全球都已經在走務虛的這條路了，台灣其實嘗試得太少。

談網路時，台灣的2300萬人口，大家會覺得不值得，寧願賺全球硬體的錢，即使是一毛一毛賺，都比務虛還來得好。可是大家不知道，務虛的結果最終會影響人們的食衣住行育樂，生活全都會改變。大數據已經存在很久了，為什麼現在大家才在談？請問有誰真正應用大數據產生利潤？以大數據產生能力，再用能力來賺錢？

務虛的能力，台灣現在還差很遠，很多人在找方法，所以我常常對創業家說，「Give me the money！」如果創造不出錢的話，表示把流量轉成現金的務虛能力還不夠。

延伸閱讀：[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Part2：3個原則，評估你的事業模型

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。