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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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