[Meet創業之星] 分享輪推動單車共享新想像，校園交通更便利!|數位時代 BusinessNext

創團初期嘗試解決台大單車問題

拾玖團隊股份有限公司成立於2011年，公司命名源自於核心成員為一群19歲的台大學生，團隊核心成員在八年前就有「分享輪」的概念，陳佾涵與吳宗澤為分享輪的發起人，從大學開始就花費相當多時間研究台大多年來單車數量過多且被閒置的問題，他們發現台大兩萬四千台腳踏車，但大概只要八千台就可以滿足同學的使用需求。他們相信若以共享的方式能夠解決單車問題，進而提供給社會更多的價值。不過，好的想法不一定就能落實，團隊一開始構想是仿照台北市政府的youbike，找了自動化的廠商、籌備了資金，再向學校提案，與校方交涉了三年，卻基於校地規畫問題，無法推展。

（圖說：分享輪提供長期租賃單車服務。圖片來源：分享輪網站。）

提供長期租賃配合廣告服務

不想讓計畫暫停，再加上資金考量，團隊改以提供校園長期租借單車的服務，透過押金、簽約內容和領車制度，讓學生負擔較少的費用便能享受單車服務，合約到期再將車回收，改善學生畢業後「人走車留」的情況。

在實際的運作上，團隊先直接向廠商購買單車，再與學生簽訂租賃契約，為期一年。申請時會收取押金一千元，還車會退回。計畫出押金、簽約內容和領車制度，收入來源則是租借的腳踏車後輪上的廣告板。

一開始時僅在台大，慢慢拓點至今已擴及15所大學並且擁有1500台單車的規模，台科大、政治、東吳、輔仁等大學目前都可使用租賃單車的服務。除了租賃之外，團隊也與企業廠商合作，提供給企業主校園戶外廣告的服務。

今年團隊則開發新技術，企圖提供更便利的租賃方式，學生只要運用手機APP便能借還車，單車上附有小型的智慧鎖，能夠與App租還管理機制連動，因此不需要固定租車站點，只需在附近的虛擬站點便能完成租車或還車的手續。唯獨硬體開發需要技術、人才、與資金，團隊希望能夠找到理念契合的策略投資夥伴，提供資金、資源或企業人脈，加快軟硬整合開發的腳步，及早搶進市場。

結合資訊分析提供智慧服務

團隊最常被問及的一件事就是，分享輪和Ubike有甚麼不同？陳佾涵表示，兩者從核心定位開始就有差異，Ubike屬交通硬體設備類的服務，而分享輪則是由共享的概念出發，背後結合了資訊分析、統計之後的數據，以提供更智慧的服務給消費者。

團隊提及到最後一哩路的概念，透過了資訊分析，使用者可以運用系統知道區域內哪裡有單車可以使用，不用再多花時間找實體站點。相對於實體建站，設置虛擬站點擁有較多優勢：
1.省下建置實體站點成本
2. 彈性站點多滿足使用者需求

分享輪把單車服務訂為一個起點，由共享的概念出發，等待建立了交通模型與行進路線分析之後，能結合更多的功能應用於單車上，例如環境偵測工具，能夠及時分析路況以及空汙指數，將單車打造成穿梭在城市的小蜜蜂，為社會提供更高的附加價值。

【創業快問快答】

Q.最常被客戶或投資人問起的事情？您會如何回應？
跟ubike有什麼差異?
分享輪是以單車共享的角度出發，而共享能有效被運行需要結合交通路徑分析與交通模型的建立，能將閒置資源媒合需要的用戶。
過去單車服務通常是以硬體設備為導向，而分享輪希望著重的地方在於背後的資訊分析並建立更智慧的服務，而這樣智慧的服務不僅能回饋在單車服務本身，甚至能創造更有價值的服務。
Q.要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？
資金以及技術人才。
由於技術整合需要開發軟體與硬體，因此需要技術人才的合作，除此之外，在硬體開發上需要設備以及開模的費用所以需要資金的導入。
Q.創業，教會了你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？
創業讓我知道什麼是熱情。
從大學開始迄今計畫進行了8年公司營運近5年，過程中遇到的無數的挫折，也讓我們知道成功是給準備好的人，永遠都有需要改進需要學習的地方，然而能夠持之以恆不放棄，持續奮鬥的唯一方法就是熱情，不會因為小小挫折就放棄，永遠能找的到新的方法。

【團隊資訊】
公司名稱：拾玖團隊股份有限公司
服務名稱：分享輪
公司成立時間：2011年9月
產品上線時間：2012年3月
官網網址：分享輪網站
粉絲專頁：分享輪粉專
團隊人數：4人

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。

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。」

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。

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。