新創公司商業發展的關鍵指標
新創公司商業發展的關鍵指標

譯者導讀:找出公司的關鍵業務指標,是一件非常重要的事情,不僅有助評估公司的健康狀況與成長情形,更能使團隊內的成員保持方向一致與同步,建立共同合作與高速成長的企業文化,進而朝著成功邁進。

每個企業都應該有一組定期追蹤的指標(MEtric),這些指標可能包含了與營收有關的項目,如我們曾經談過的現金、收入、利潤等,但可以被評估的指標,可不僅止有這些而已。

當公司正在開發第一個產品或服務時,這些指標應該與產品開發有關,如開發資源、完成的功能、已知錯誤等等,一旦產品或服務正式上線後,指標可能就轉移到客戶、每日活躍使用者、客戶流失、免費試用、轉換率(從免費變成付費使用者的比例)等。

隨著業務的成長與發展,你可以蒐集給團隊的資料就越多,但如果你不留心的話,你的團隊很有可能會被數據壓垮。

因此,精煉出商業發展的關鍵指標就變得十分重要,通常4~6個指標就足以判斷整體公司的健康狀況和成長軌跡,團隊也最好專注在這些指標上。

我們投資的公司Meetup早已學會專注在那些成功的Meetup團體,這些團體非常活躍、定期地聚會、會員數越來越多、付給Meetup的錢也越來越多。Meetup可以專注於像是每月獨立訪問者、新的Meetup團體、總註冊會員數、營收、獲利、現金等數字。他們蒐集數據並與團隊分享,但他們認為最關鍵的業務指標,是那些成功且運作良好的Meetup團體。

有時候,最關鍵的資料反而是最難搜集的,Twitter知道所有推文在每天、每月、每年的總瀏覽量,是判斷網絡觸擊量的最關鍵資料,但是太多的推文是在第三方的服務、網頁、APP上瀏覽的,蒐集這些資料是非常困難的,Twitter現在才開始測量這些數字。

多數公司的關鍵業務在於營收來源(drivers of revenues)和成長,但並不是所有的公司皆為如此,Etsy花了許多氣力在關注客戶服務指標,這是一個成本中心(cost center)而非營收來源,但公司知道客戶服務對於市場健康來說是至關重要的,因此客戶服務指標是他們的關鍵業務指摽。

我認為將商業發展關鍵指標各自切開來看,是非常不合理的事情,銷售指標應該與開發部門共享,客服指標應該與財務部門共享。

有些公司會買一個大螢幕掛在辦公室的牆壁上,用來公佈他們的關鍵指標讓每個人都看得見,我很喜歡這種方式。但我也喜歡透過定期的Email,讓人知道公司的關鍵業務指標和成長情況。而當然的,這些指標應該與董事會和主要投資人共享。

在發布財務預測(未來幾週我們會談到這主題)時,你應該包含你對商業發展指標的預測,這些指標不僅能夠幫助預測,也有助於公司建立在時間軸上的整體進程。

定期評估公司業務發展的關鍵指標是一個好主意,我建議至少每年一次,大概在編列年度預算(未來幾週我們也會談到這主題)前後,

隨著業務的成長與發展,預計你每年都會改變這些指標,不要只是一昧地加入新指標,你也應該把沒用的舊指標拿掉,你所追蹤的關鍵指標的數量應該保持精簡,好讓團隊成員能夠隨時記得,

在制定指標時,少即是多。

持續追蹤商業發展關鍵指標的理由有很多,但最重要的理由是:文化因素,當關鍵指標朝向對的方向時,能夠讓所有員工方向一致,讓負責不同業務的人彼此同步,進而引領至成功的文化。而當業務目標達到新的里程碑時,一定要好好慶祝一番。雖然這些東西聽起來很蠢,但在建立一個共同努力、迅速成長企業文化時,是非常重要的。

本文作者為MBA Mondays,譯者為林廷恩,原文編譯自〈Key Business Metrics〉。

關鍵字: #Twitter
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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