[專訪]Growth Hack台灣成功案例!拼貼趣如何達成1億次下載量的?
[專訪]Growth Hack台灣成功案例!拼貼趣如何達成1億次下載量的?

「我不是在Growth Hack補習班,就是在路上。」2010年矽谷就開始討論的流量成長議題,突然變成台灣網路圈顯學,XDite成立Growth School專門教授成長心法,500 Startups也以此為主題邀來矽谷專家分享經驗。

台灣也有很厲害的Growth Hack團隊:Cardinal Blue。Cardinal Blue旗下APP PicCollage拼貼趣下載量突破1億次,這可是台灣第一次單一個APP跨越一億次下載量的高門檻!

PicCollage拼貼趣下載破1億次,台灣團隊首例!

圖說明

PicCollage拼貼趣於2011年推出,在2013年2月時下載量為1700萬次,當年9月衝破4000萬次,2015年3月突破8500萬次,至9月突破1億次。PicCollage拼貼趣 總註冊人數也破千萬人,月活躍用戶數(MAU)破1700萬人。使用者平均年齡24歲,8成為女性。

這期間團隊在Growth Hack做了哪些努力?我們特別專訪Cardinal Blue共同創辦人暨執行長樊立勳(John)。

就算只有10個使用者,也可以開始Growth Hacking

什麼時候開始Growth Hacking?不少人認為必須先找到 Product Market Fit,再Growth Hacking,先確立達成經濟規模的可能,進行 Growth Hacking 才有意義。

但樊立勳認為就算只有10個使用者,還沒達到Product Market Fit也可以開始衝成長,在初期就開始Growth Hacking,可以試水溫確認產品研發走向。

一開始不要想太多,把不同的想法全丟到市場測試,看使用者反應如何?Cardinal Blue初期推出2-3種照相App,發現PicCollage拼貼趣使用者下載量比較高,就把資源集中在拼貼趣。

「就算還沒有App出來,就也可先下App廣告。」先下廣告可以看出使用者會不會點擊?測驗產品名字叫什麼好?目標族群輪廓什麼樣子?透過FB下多個廣告版本,看哪個點擊率高?不要等產品做好後,才開始下廣告,那就太晚了。

突破40萬次:借力使力,讓Apple主動推薦

PicCollage拼貼趣做好後放在Apple Store上,第一天有3000個使用者下載,第一個月就有40萬次,七個月內就有400萬次下載。能有這樣的成績,除了2011年就進入市場的先進者優勢,還有一點就是Apple主動推薦PicCollage拼貼趣。

在提交給Apple App開發資料時,需要填寫產品與新功能文字,很多開發團隊,覺得這是小事情因此偷懶,寫得很簡單很無聊,但樊立勳強調這個細節很重要。「因為Apple App Store審核者會看,若他覺得你的內容新鮮有趣,就會主動幫你宣傳App。」

Cardinal Blue連這樣的細節都注意到,因此能借力使力,讓Apple成為PicCollage拼貼趣的宣傳大使,迅速獲得第一批用戶。

圖說明
(圖說:樊立勳非常強調App介紹頁面的描述與新功能的撰寫,並且店出這是PicCollage拼貼趣 能在第一天就吸引3000人次下載,一個月內就有40萬的重要原因之ㄧ。圖片來源:iTunes Preview)

衝破1300萬次:天下武功,唯快不破

從40萬次成長到1300萬次的下載量,重要關鍵在於App SEO,同時快速更新版本。

當時Cardinal Blue加入500 Startups加速器,隔壁的團隊Search man就專門幫創業公司做App SEO,Cardinal Blue向他們學習分析工具、關鍵字調整等技能。

「在做App SEO的同時,我們也保持1星期更新一次版本的速度。一般團隊大多3至12個星期更新App一次,我們的速度非常快。團隊約為8-9人,當時不是為了Growth Hacking快速更新,而是讓使用者更滿意,或是發現舊版本有Bug要修正。」

有這些經驗後,才形成一個既定流程,例如知道做A/B測試要有一個Check List等,不斷試錯建立自己的Growth Hacking方法。

圖說明
(圖說:2014年10月至2015年9月,PicCollage 在 iOS Apple Store 照相類App排名與版本更新時間關係圖。圖片來源:Search man。)

MAU17%轉換率:馬步蹲好!基本功還是很重要

PicCollage拼貼趣iOS與Android平台總累計下載次數突破1億次,活躍用戶數(MAU)為1700萬人,轉換率17%。

一億次下載好聽好看,但不會影響App開發方向,因此團隊更注重MAU的成長。

團隊曾經花很多力氣做社群平台,想增加使用者黏著度,增加MAU,但根據數據,社群元素,如追蹤好友、累計粉絲、讚喜歡的拼貼等功能的增加,並不如基本拼貼功能的優化,因此後來又把重心放在拼貼上。

建議1:找出使用者的情緒

樊立勳特別強調使用者心理學的重要性,掌握使用者的動機與背後驅動使用者的力量。

「按照Hooked(成癮)這本書,當我們陷入孤獨、枯燥或恐懼的等『負面情緒時』,當特別容易觸發行為。Facebook就是把人類孤單寂寞,需要與外界連結的情緒,控制地恰到好處。」樊立勳說。

PicCollage拼貼趣的使用者中,有一類使用者是感覺和朋友或家人「疏遠了」(負面情緒的一種),需要和家人拉近距離,例如在參加完家族聚會後,媽媽會特別把全家人的照片拼貼在一起分享,向別人宣告家人之間很好。

樊立勳特別推薦《鉤癮效應:創造習慣新商機》這本書。

(圖說:《成癮:如何開發能培育用戶習慣的產品》影音內容。圖片來源:YouTube。)

建議2:最好的Hack法,在你的腦裡

法則是死的,但人腦是活的。「Hack這個字詞,本身就有尋找有創意的方式解決問題的意涵,你需要敏銳觀察力與創意,在不斷變動的環境中,找到與時俱進的,瘋狂的Hack法則。」樊立勳強調。

團隊曾經把「Facebook」當成關鍵字,增加App Store的能見度,讀者搜尋就能看到PicCollage拼貼趣的品牌。或是把#piccollage這個主題標籤,貼在Instagram的照片內。在初期推廣非常有效,但是隨著時間變動,也會有失效的時候,這時我們就會去尋找新的適合的方法。

舉例來說,MixerBox,做了3個App,當他們升級版本時,使用者必須重新下載APP,這個做法讓他們使用者能不斷被累積下來,衝高下載次數。人人網在校園裡頭進行註冊網站就送一支雞腿的活動,在當時的效果驚人。

建議3:不要躲在辦公室,出門找使用者

「每個星期邀請2-3個使用者來公司,觀察他們如何使用拼貼趣,已經持續3年,不只是訪談,社群媒體的意見也很重視。」樊立勳強調。

很多時候,團隊以為是小事情,但使用者非常在乎,這些都可以透過持續不間斷搜集使用者反饋,找到核心問題。

建議4:Growth Hack是科學,不是魔術

「流量成長並不是變魔術也不神秘。從工程角度來看,包括科學方法驗證假設撰寫程式執行實驗等,並且精準分析數據。」樊立勳說。

資源有限,聚焦在最重要的部分做A/B 測試。若只影響3%使用者功能就不做測試,這太浪費時間了,但若對50%的使用者有影響,就會做A/B測試,例如:把兩個小按扭,改成一個大按鈕,誘導使用者購買。

另外團隊也使用Smoke test 或Fake doors調查法,跳過產品製作或Prototype的過程,直接假裝/模擬產品真的存在,去測試消費者的反應。

拼貼趣簡介:

PicCollage拼貼趣為社群拼貼軟體,內有多種照片編輯的功能,可簡單製作拼貼後輕鬆與好友分享拼貼趣!全球已超過1億下載量,在美國、日本、英國、加拿大、新加坡還有其他國家的App store照相類都是前十名!Cardinal Blue今年首度單月損益兩平,主要營收中有5成來自廣告,另外5成來自使用者付費。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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