[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。

《數位時代》新嘗試!「白話新商業」數位專刊,一本49元,全新試賣!

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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