你可以堅持自籌資金,但別忘了創投也有這些好處
你可以堅持自籌資金,但別忘了創投也有這些好處
2015.11.27 | 科技

圖說明

編按:本文由WooThemes的共同創辦人、Receiptful的創辦人Adii Pienaar所寫,他分析了為什麼他最初以堅持自籌資金的方式創業,後來卻去拉創投的原因。

當我去年5月建立 Receiptful 的時候,我從來沒有想過一年後我會有一個團隊、一個雖然還沒有收益但具有相當大影響力的產品,並且我們剛剛結束我們的種子輪融資。

為什麼我沒有想到這些呢?因為在我的創業之旅中,我一直是依靠自己的努力。不僅如此,而且我對拉創投和自我解決資金問題有一個開放的心態,而且我一直優先選擇後者。

但為什麼我最後還是選擇了拉創投,下面是我最終選擇融資的一些原因。

1. 自助創業

之前我就提到過,拉創投不是 Receiptful 最初計畫的一部分。事實上,在最初的計畫裡,我想要做的一些都靠自助,自己解決創業和產品的資金問題。

去年5月,我的第一步是發佈一個網站首頁,跟有關公司簽署合作,並跟他們談論 Receiptful 的價值主張。

此外,我外包了 MVP 任務,進行客戶測試。根據這些測試結果,去改善我的產品,最終為我的產品贏得了廣泛的關注。

最初這個項目是我的一個興趣,但隨著產品的建立,我們不得不開始建立一個小的、專職的團隊。

在接下來的六個月裡,我們完全依靠自籌資金的方式,最終説明我們獲得了 3000 名用戶,超過 10 萬的訂單。

2. 優化自己的想法

在不斷完善的市場中,我們可以建立一款滿足客戶需求的創新產品。但這不是最符合 Receiptful 的真實情況。

從表面上來看,Receiptful 有兩方面的挑戰:

  • 它在市場上沒有需求痛點。
  • 在市場上沒有和 Receiptful 相似的公司,我們必須在社會上證明我們、建立聲譽。

我們大約花了三週的時間,我們才有了第一個客戶的資料,證明了我們可以產生收益。

我也知道,剩下要做的事情中特別值得研究,不能單單透過表現的資料來證明我們。我們需要優先考慮獲取使用者,通過收集到的資料來分析我們的狀況和問題,找到最優的發展策略。

這其實也符合我們的長期戰略發展。但在這種情況下,我們就必須拉創投,通過他們來驗證優化我們的想法。

我並不認為創投可以一直引導 Receiptful 的發展,但實際上它已經徹底改變了我們的發展路線圖,並驗證我們的想法是否符合市場需求,如果符合便進一步優化想法和產品。

3. 尋找平衡

我相信,自籌資金的過程比拉創投的過程更需要自律,更需要能力。帶著這種心態,我開始去爭取 Receiptful 的種子輪融資。

在 Receiptful 初期,這種心態的影響最明顯是在以下兩個方面:

  • 如果我們想,我們可以籌得更多的錢。我們的種子輪融資金額不過是一個深思熟慮的決定,不會需要太多的錢,整體服務和產品都會變得更加容易和舒服。不過,我還是保持「我們只具備了幾個月的運行資金」這種壓力性的心態,這可以喚起我創業尋求生存的本能。
  • 我們所做的一切需要進行成本效益分析,我們怎樣才能用最少的投入,得到最大的輸出,獲得最大的利益。這是我們根深蒂固的想法,也是我們需要繼續努力實現的一個目標。

這其實相當於一個「混血兒」,自籌資金和創新投資不會形成一個完美的婚姻,但它是一個實際存在的關係。我們既自己籌得資金,也要拉創投,它們能夠掩蓋彼此的缺點和弱點,互相平衡。

4. 另一種不同的驗證方式

我記得我在網上做第一次銷售的時候,我感覺到特別的興奮。事實上。這也是一個令人上癮的行為。

這不是錢的問題或是價值的問題,我們都知道,你做的某件事別人認可你,願意為你付出,這是一個非常棒的感覺,這也驗證了你正在做的事是正確的。

我經歷過類似的感覺和情緒。我們爭取種子輪融資不是為了追求收入,而是為了向投資人推銷,通過他們驗證我們的想法和產品。

拉創投其實是一種完全不同的驗證方式,投資人有著專業而豐富的經驗,他們的看法和見解也異常有幫助。最後,我希望這個投資人願意給我們投資,幫助 Receiptful 一起發展。事實上,我也的確聽到了這樣的話。

這對我來說是一個非常棒的肯定,我們正在做的事得到了驗證也獲得了支持。雖然不一定會為我們帶來多大的收益,但這的確幫我們確定我們接下來走的路是正確的。

5. 開始一場冒險

我一直好奇融資之後公司的未來發展是否存在風險性,說實話我從來沒有想到我可以獲得融資。也就是說,如果你要我寫下我的創業遺願清單,爭取創業投資會在名單上排行第一。

而為什麼我會在 Receiptful 選擇爭取融資,也有一個重要的原因,我有著繼續迎接新的挑戰、繼續前進的想法,我想創立一個 SaaS 公司。我在爭取融資中積累的人脈和關係可以對我未來的創業提供幫助,相當於我在為自己的未來鋪路,再次創業會比較容易爭取融資。

文章來自:36 氪

關鍵字: #創投
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

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。

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