營銷最大化的救星：客戶、流量的成長駭客來了！|數位時代 BusinessNext

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網路用戶的成長曲線，20年來從陡升趨於平緩，近年，又在行動上網的助長下，再次擴大並且瀕臨飽和。當使用者行為在「桌機」與「手機」之間不斷切換，所有的網路服務也開始產生質變。

在這個複雜的數位環境中，網路人口紅利已成往事，用戶呈現碎片化的姿態，散落在各式各樣的網路服務裡，茫茫網海中要找到對的用戶，並持續吸引新用戶、留住舊用戶將變得更加困難。孕育無數網路新創的大搖籃──矽谷，是如何解決這樣的問題？成長駭客（Growth Hacking），是他們的解答之一。

Growth Hacking這個詞彙兩年多前在矽谷開始被廣泛使用，甚至被視為企業營運成長的顯學，包括Facebook、Airbnb、Twitter等知名網路公司都將其奉為圭臬。Growth Hacking的精神告訴我們：成長的秘密不在行銷預算多寡，也不是決策者的全能與智慧，而是我們「真的願意」用數據發現問題、解決問題、傾聽使用者的聲音。

在茫茫網海中，我們都像是漂浮於暗夜中的一座座行動孤島，散落且游移著。

面對這一座座的孤島，網路服務業者得在黑燈瞎火的汪洋中，提著探照燈，才能找到對的用戶。不幸的是，這件事越來越困難了，因為，我們的數位環境變得更加複雜。過去我們習以為常的地域、疆界、族群等一切的分類和中心，都隨著行動網路的應用普及模糊了起來。

為了清楚勾勒這個輪廓，《數位時代》連續十年製作「網路服務100強」調查，今年首度將來自「行動」端的流量納入評比項目。根據過去半年所累積的資料，我們觀察到一些趨勢演變：重視行動網頁、App的體驗與設計，早已是各家網路服務不得不為的手段，而沒有架設網站的純App服務，也可能靠著行動流量強勢上榜。

這代表著，流量來源與型態已經大幅轉變。當整個數位環境變得愈趨複雜、用戶更加分散，大家面臨的共通問題是：我究竟要如何成長？我的使用者在哪裡？流量又在哪裡？而那些不花大錢，不粗暴地砸銀子買流量、下廣告，卻能擁有許多用戶的網路公司，究竟又是如何「既安靜又野蠻地快速茁壯」呢？

成長駭客（Growth Hacking）無疑是這串問題最好的解答之一。

成長駭客「四兩撥千斤」

Growth Hacking這個詞彙起源於矽谷，最早是由「GrowthHackers.com」網站創辦人肖恩．埃利斯（Sean Ellis）於2010年所提出，不過真正使這個詞彙被廣泛地討論，則是因為矽谷知名的新創公司顧問及投資者安德魯．陳（Andrew Chen）。他曾在2013年發表一篇名為〈Growth Hacker is the new VP Marketing〉的文章，讓Growth Hacking一時蔚為矽谷顯學。

Growth Hacking的核心精神是：用最低的成本、捨棄高昂費用的傳統行銷方式，透過各種資料科學、數據分析和技術手段，讓產品高速成長；簡言之，稱職的Growth Hacker總能「四兩撥千斤」，用最少的成本，甚至不花一毛行銷預算，就達到最大的效益。

舉凡更改一個按鈕的圖示、串接一個API、算準時機對用戶推播通知等，這些動作帶來的效益卻遠比花錢買廣告還要高出十倍、百倍，這就是Growth Hacking讓人引頸期盼的魅力。

Growth Hacking之所以會從矽谷崛起，必然與矽谷的產業環境脫不了關係。網路新創成就了今日的矽谷，而當網路環境出現變革，矽谷亦首當其衝，率先其他地區面對各種難題。首先，網路人口紅利消失，用戶成長變得困難，取得單一用戶的平均成本飆漲；然後，大量的第三方工具出現，例如Google Analytics、Mixpanel等，降低了小公司獲取用戶數據的門檻，各種資料模型得以快速建立，不僅為網路新創帶來商業機會，也成了企業躍躍欲試的成長引擎；而網路巨頭為了擴大市占、建立生態系，也開放各種API串接工具，讓開發者取得更廣泛地用戶關係模型、內容數據等資料，進而建構更完整詳實的數據基礎。數據應用因此日新月異，從Growth Hacking乃至於Growth Hacker此起彼落。

助長Growth Hacking風潮崛起的因素當然很多，技術絕對不是唯一的關鍵。然而，從新創公司的角度來看，他們通常擁有很強的技術，但行銷資源卻相對有限，這樣的情況下，如何以最小行銷資源達到最大營運效益，是能否創造持續性成長的關鍵，Growth Hacking自然是不二法門，因為他們沒有燒錢的能力，必須尋找更有效的突破口。就像Facebook在損益兩平之前，既無力也不想用傳統行銷的方式來爭取用戶，於是便在2007年成立Growth Team，希望能用「技術手段」讓用戶數快速成長。

一切用數據來說話

Growth Hacking常用的技術手段，包含A/B Test、搜尋引擎優化（SEO）、病毒行銷等。例如Twitter大幅更改註冊頁面設計、Facebook的開心農場用病毒傳播方式吸引用戶、Airbnb串接Facebook，打通社交關係鏈、Dropbox使用者只要邀請新用戶就能獲取更多儲存空間，這些都是Growth Hacking的經典案例。

「這些是產品功能，還是行銷？其實兩個都是。」全球下載量破1億次的照片編輯App PicCollage創辦人樊立勳說，傳統的產品開發團隊（PM、設計師、工程師）只專注於產品研發，沒有把行銷、用戶心理這些事放在心上；一般行銷人員則缺乏思考產品、改變產品的能力，他們在乎的是行銷預算、如何包裝產品等事宜；而Growth Hacking則是強調用數據分析、產品開發的方式來達到行銷目標，當所有服務都網路化，變成了網路產業的一分子，就意謂著每個產業都可以用Growth Hacking的概念來帶動成長，「不過，數據分析還是最基礎且最重要的。」樊立勳說。

曾經在矽谷接觸過Growth Hacking的Cubie創辦人馮彥永也強調，「Growth Hacking的重點不在於技術手段」，並不是把Landing Page、註冊轉化率或是任何一項「技巧」做到極致，就叫做Growth Hacking，「重點應該是透過數據分析、資料科學等方法來了解使用者，先找到用戶的需求或問題，再套用這些方法就好，或者不套用，尋找新的方式。」

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沒錯，數據分析與追蹤是一切的基礎，因為Growth Hacking團隊就是一群以數據驅動行銷、從數據發現問題、用技術解決問題，從而貫徹成長目標的人，這個團隊匯集了工程師、行銷、設計、心理學、資料科學家等混血人才，這些不同人才的共通點是：懂數據、信仰數據，把「成長」放在工作事項的第一順位。

舉例來說，他們在決定App介面的顏色、圖片擺放位置、按鈕大小等細節的時候，絕對不是單靠設計師的美感直覺、投票表決或是老闆說了算就拍板定案，必須透過A/B Test做實驗，觀察各種變因之下用戶對產品的反應，像是Airbnb曾將Wish List的「星」形圖案，換成「心」形圖案，就讓用戶使用率提升了30％，看似簡單的微小更動，背後卻是有無數次的實驗和數據結果在支撐。

另外一個更顯著的例子是：Facebook曾經花了半年多開發全新的首頁介面，並開放給少部分用戶使用，然後經過連續三個多月的監測，最後因為各項用戶數據都呈現下滑，導致這個新的版本，不論使用介面多麼簡潔、優美，Facebook都不得不忍痛撤銷這個花費將近一年時間開發的產品。因為他們相信，「面對數據、重視用戶反應」才是吸引用戶青睞的不二法門。

而要做到這些，一套完整的數據追蹤系統是基本配備。馮彥永建議，Growth Hacking團隊最重要的，是要追蹤合理的數據資料，然而大部分台灣公司都只使用大眾化工具，例如Google Analytics來追蹤，沒有自己設定追蹤系統的習慣，相當可惜。

如何知道自己的數據追蹤系統是否做得到位？很簡單，試著回答這個問題：「你知道自己網站的留存率（Retention）是多少嗎？」
如今，瀏覽量、瀏覽人次、下載數，這些指標都可以很輕易地被衡量，但這些流量都並非最重要的，畢竟能夠真正留存下來的使用者，才是流量能否變現的關鍵，然而，要知道用戶的留存率，乃至用戶足跡、不同群體的用戶行為，靠單一的數據分析工具卻是遠遠不足。數據越嚴密，才越能發現問題所在。

找出你的北極星和Magic Moment

在成長過程中，公司還必須找到自己的「北極星（North Star）」。馮彥永指出，這個北極星必須反映產品的核心價值，數值越高，代表表現越好。例如，Facebook的北極星是月活躍用戶數（MAU）、WhatsApp是訊息發送量、Airbnb是每晚訂房數、eBay則是每月經手拍賣物價的價值總和（Gross Monthly auction value），而如果公司只是將北極星粗淺地定義為「收益」的話，就有可能會模糊產品價值、找不到成長的方向。

當定義好自己的北極星之後，接著就是要找到用戶和產品的「Magic Moment」，也就是讓用戶沉迷、體會到產品優勢的時間點。以Twitter來說，他們發現用戶的Magic Moment不是發文、抒發心情的那一刻，而是發現自己有超過30個追蹤的朋友或頻道後，用戶才明白Twitter帶來的價值；Facebook定義的Magic Moment，則是在一開始註冊的兩星期內新增了十個以上的好友；而Airbnb用戶則是在發現獨特房型的那一瞬間，對這個網站感到驚豔。

馮彥永表示，Growth Hacking團隊要做的，就是透過各種數據分析能力和使用者研究，發現Magic Moment，接著在不同的假設、測試、驗證的來回實驗中，再用數據分析和各種技術，讓更多用戶都能感受到Magic Moment，持續帶動北極星指標的成長。

Growth Hacking是把雙面刃

Growth Hacking聽來神奇，同時也是一把雙面刃，在不對的階段使用，只會帶來負面的結果。只有產品對了，成長才有意義。

Y Combinator執行長山姆．奧特曼（Sam Altman）日前在部落格發表一篇名為〈Before Growth〉的文章，他指出，一間過早設定成長目標的新創公司，通常會做出一個部分使用者有點喜歡，但是「模糊不清」的產品，然後就開始急著Growth Hacking了。諸如此類的產品，一開始可能會因為漂亮的數字暫時混淆投資者的視聽，直到他們開始發現留存率數字不如預期，一切為時已晚。

奧特曼認為，正確的早期目標應該是：「你是不是做出了一個任何使用者都會愛上的產品，而且他們還會自發性地推薦別人使用？」他指的，是產品與市場的契合度，也就是Product/Market Fit（PMF），在產品達到PMF之前，過度聚焦火力在產品成長是不必要的。

如何判斷自己的產品是否達到PMF階段？樊立勳直言，「當你覺得自己沒有PMF，那就是沒有。」

馮彥永列舉幾項簡易判斷的方式，例如產品已經達到理想的留存率、坐在家裡產品訂單一直來，或是有一群資深用戶每天都很喜歡用。也可以做個用戶調查，透過「你有多喜歡」、「你會願意推薦給別人嗎」、「產品消失時你會不會很失望」等問題來請使用者評分，到達一定分數後才專注在Growth Hacking。

不過，樊立勳也強調，這不代表在PMF之前，團隊都不可以思考「成長」這件事，相反地，Growth Hacking的基本精神應該被納入產品開發流程裡，只是初期重點不是在於「如何增加100萬個使用者」，而是專注在早期使用者的行為，學習如何開發出讓他們願意留下來的好產品。

Growth Hacking沒有SOP

「台灣總是喜歡講SOP，但這個東西沒有SOP，它是一種創意，創意沒有SOP。」樊立勳指出，很多人容易將Growth Hacking誤會為各種「撇步」的集合，網路上也充斥著類似「一個動作，讓這個網站一個月內增加百萬用戶」的文章，有些訣竅很有創意、很好玩，但那都不是重點。

「一個專業級的選手，不可能是靠單一、兩個trick就變成選手。」樊立勳認為，Growth Hacking的精神不在於這些撇步或技巧，應該是「科學家的實驗精神」，是經年累月的實驗過程，是一種思考產品的全新方式，更需要具備靈光一現的創意和天馬行空的假設，並輔以數據佐證，來解決所碰到的問題、驅動成長。

雖然手段不可複製，思路和精神卻可以學習。馮彥永說，唯有透過數據分析和使用者研究，並選擇合適的工具與指標，經由無數次的A/B Test，不斷假設、測試、回饋持之以恆地循環實驗，才是成長的唯一途徑。當然，在此之前，你得先確定自己真的做出了一個好產品。

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2026台灣設計展於9月24日至10月11日在桃園登場，以「桃園流」為主題，結合千塘之鄉的水文地景、國門之都的航空與物流優勢、多元族群文化匯流，以及 AI 科技應用，展現城市運轉的動態美學。

其中，為提供民眾不同於以往的互動體驗，AIoT 智慧感知大數據平台服務商棋苓（Chylyng）推出全展區 AI 穿戴互動體驗「FLOW CHECK」。參觀者配戴主辦單位提供的智慧手環後，可沿著展場動線於不同站點進行互動。即使多人同時參與，每位參觀者仍可依照不同的路徑、選擇與互動節奏完成體驗；系統並依據互動過程與結果，即時生成專屬的 Flowmomo 數位卡牌，讓參觀者儲存並帶走屬於自己的展覽體驗紀錄。

看似簡單的手環互動，背後其實是一套整合穿戴裝置、即時感測、場域互動、資料處理與雲端服務的完整系統。尤其在大型公開展覽環境中，不僅必須因應大量參觀者於短時間內同時使用，也必須確保從手環感測、站點互動、資料傳輸到最終結果產出的每一個環節，都能維持即時且穩定的服務品質。

棋苓以自主開發的 Eleplo AIoT Platform 為技術核心，整合穿戴裝置、感測設備、人員與資產定位，以及即時事件與資料管理，並負責建構 FLOW CHECK 的手環互動邏輯、站點應用、卡牌生成及參觀者操作介面。

專業分工合作：諾德資訊坐鎮後端，撐住大型公開展覽的服務韌性

為了讓系統從開發與測試環境順利進入大型公開場域，並進一步提升正式服務的可用性、資安與系統韌性，諾德資訊與棋苓採取專業分工合作。棋苓聚焦於 AIoT 平台、穿戴應用及使用者體驗；諾德資訊則負責後端基礎架構、正式環境部署、壓力測試、高可用性驗證，以及服務上線後的系統與流量監控。

由於展場現地部署時間僅有兩天，雙方將大量驗證工作提前至開展前完成。諾德資訊於正式開展前約一個月即建置專用測試環境，讓棋苓的應用服務提早與正式營運架構整合，並進行壓力測試、高可用性驗證及異常情境測試，使原本必須於現場進行的系統驗證工作大幅提前完成。

諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示：「FLOW CHECK 的挑戰在於大量參觀者可能集中於同一時段使用手環，因此除了確保服務穩定之外，也必須辨識進入系統的流量究竟來自真人使用者、合法自動化程式、AI Bot 或惡意攻擊，並透過即時監控及早發現異常。」為此，諾德資訊導入 IntelliFend Bot Management，協助辨識真人使用者、合法自動化及異常機器人流量，並於展覽公開服務期間透過遠端監控，持續掌握主機、資料庫、應用服務及外部流量狀態。

此外，為驗證系統在大型展覽情境下的承載能力，正式展出前，諾德資訊亦協助棋苓進行大規模壓力測試，模擬最高約 3 萬人同時使用的流量情境，提前觀察系統資源使用狀況、服務反應與可能的效能臨界點，並據此進行相關調校。

透過棋苓在 AIoT、智慧穿戴與互動應用上的技術能力，以及諾德資訊在正式營運環境、資安、壓力測試與維運監控上的經驗，雙方在展覽正式開放前，即完成從應用層到基礎架構的完整驗證，讓 FLOW CHECK 能夠在大型公開場域中穩定提供即時的 AI 穿戴互動體驗。

AI加速開發腳步，但也增加「上線」考驗

從生成式AI到代理式AI，軟體開發速度快速提升，過去需要長時間才能完成的產品原型（Prototype）與概念性驗證（PoC）專案，現在可以很快完成驗證，讓軟體商有更多時間跟資源投入客戶需求、產品創意與使用體驗。

但是，從PoC走到Production，面對的是完全不同的考驗。
諾德資訊技術長張家榮解釋，進入正式環境（Production）後，軟體服務必須面對真實使用者的流量、不同客戶的IT環境、計算資源擴充、資料庫負載、網路連線、資安攻擊，以及服務異常時的切換與處理，就算在壓力測試時表現正常的系統，也可能在Production的時候出現問題。

更值得特別注意的是，AI不只讓開發者更快，也讓攻擊者發現漏洞的速度加快；過去，服務上線後還有時間慢慢觀察、修正，現在，服務一上線，可能很快就遭到掃描甚至攻擊。

也因如此，軟體商、系統整合商選擇基礎架構夥伴的條件開始改變，從過去關注功能與價格轉向：產品能不能順利上線？出了問題誰來處理？面對流量變化與資安風險，服務能不能持續運作？

張家榮表示：「諾德資訊可以提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管、網路，到維運與監控等服務，讓軟體夥伴可以將資源集中在應用與客戶需求，無須擔憂Production議題。」

不僅提供資源，諾德資訊將Production變成一項服務

而這也是諾德資訊會提出「Production as a Service」的原因：不是在提供另一種雲端或主機服務，而是將軟體從開發走向正式營運所需的Production流程，轉化成可以被專業分工、驗證與持續維運的一項服務。

「Production as a Service不是單純把主機或雲端資源租給客戶，而是共同檢視這套軟體能不能順利上線與正常營運。」邱柏瑞表示。

實際做法包括，在上線前協助檢視架構，建立與正式環境相近的測試環境，確認系統正常狀態、最大承載量與資源需求，並驗證高可用性、資安、備援及服務切換機制；上線後則持續監看服務狀態、容量與流量，及早發現異常並處理。

諾德資訊之所以有這樣的服務能力，可以歸結為三點：

第一，長期累積的基礎架構與維運經驗，目前，諾德資訊同時服務的客戶數近30家，應用情境涵蓋IoT、購物平台、遊戲、音樂等不同類型的軟體服務。

第二，諾德資訊將每一個客戶遇到的問題與解決方案收攏至知識庫，讓團隊成員可以快速處理、借鏡，滿足客戶需求。

第三，依循ITIL的維運精神，並具備ISO 27001等資安相關認證，將服務流程、操作紀錄、備份、監控與異常處理等機制內化到服務之中。

這也是諾德資訊與單純提供雲端、IDC或主機代管服務的業者之間的最大差異：交付的不僅是基礎設施，而是讓服務持續運作的能力。面對客戶同時使用公有雲、私有雲、地端與邊緣運算環境，諾德資訊另以 MQloud 提供統一管理，把網路、防火牆、流量、監控與帳務收進同一套平台，降低跨環境營運的複雜度。

「軟體商負責開發，就像晶片設計公司；諾德資訊則負責協助完成測試、製程調整與正式生產，讓產品真正走向市場，希望成為『軟體界的台積電』。」張家榮如是說道。

展望未來，諾德資訊將持續深化 Production as a Service，成為軟體公司從上線到長期營運的夥伴。自構想階段起即與軟體商共同討論架構，於測試階段協助驗證，於準備上市時承接正式環境，上線後則持續守住流量、資安與服務韌性。軟體開發者與 SaaS 業者可將資源集中於產品與客戶，完整基礎架構與 24×7 維運則由諾德資訊端到端承接。