有意思的科技應用才會賺錢
有意思的科技應用才會賺錢
2005.07.01 |

在矽谷,有不少喜歡以賣弄科技知識而沾沾自喜的人。不管他們真是學有專精或是只會拾人牙慧反芻偽裝,他們總錯誤地自認為「因為我比你早知道這些技術名詞,所以我比你高一等」,也荒謬地以為「只要天天嘴皮子賣弄科技,就比別人豐富有趣,而且只有高科技業才充滿變化」。更離譜的是,他們誤將科技當成傲視他人的權力來源,殊不知科技只是達成娛樂與教育等應用的過程與工具。

有意義也有意思的生意

我本身始終很喜歡科技,但近年來一直提倡「科技」只是個開始,「人文與心靈的滿足」才是主題。這個思維,在愈來愈豐富廣寬的網際網路市場上得到了具體的證實。網際網路帶來的另一個效應,就是推翻了科技高檔化,讓科技平民化,驗證了「應用」遠比科技本身更宏大深遠的事實。
常有創業家問我,應該要做哪一行?創什麼業?我一向只告訴他們兩個原則:希望他們所從事的事業,是既「有意義」而又「有意思」的。
在1996至2000年間,網路泡沫化前,我很幸運地沒有一窩蜂地搶投資網際網路事業,所以泡沫化後我的投資也絲毫無損。到了2005年的今天,網際網路市場可說已經是變化多端,而且內容都非常符合「有意義」與「有意思」這兩項要件。它可以是每位有志之士的事業,也可以是你因為覺得好玩而進一步投入工作的崗位。更重要的是,我認為在網際網路產業裡,不需要賣弄科技名詞,只要做好與生活及心靈服務有關的內容,就可以抓到商機。
我們來看幾個真實的例子,這些企業所提供的生活與心靈之服務,概念雖然簡單,卻蘊藏了潛力無窮的商機。

滿足生活與心靈的新服務

音樂:經過Apple的iTunes線上音樂商店下載的歌曲,已經累積有三億首,Apple的iPod也已經成功賣出一千六百萬台。雖然技術仍是Apple成功的要素之一,但其實依賴的成份並不高,主要還是來自營運模式與創新服務。自此之後,音樂與娛樂的傳播方式永遠不會再和以前一樣。
部落格(Blog):現在已經炒作過頭的簡單Weblog觀念,將是人人能夠參與的新發聲渠道。無論是意見形成、風潮鼓動或是個人品牌與生意推廣,部落格帶來的改變才剛開始——在美國就有27%的上網族表示他們會固定瀏覽部落格。
遊戲:以盛大(Shanda)網路為例,顛峰使用時間就有超過200萬個人同時使用,這是多麼龐大的收入啊!而且比起去年同期增加了64%,未來成長到10倍或更高也都有可能。網易(Netease)的商業內容因為線上遊戲而產生巨幅變化,目前它有超過60%的業務來自線上遊戲,還將切入教育市場。如此一來,娛樂與教育的模式,也將因此徹底改變。
其他像線上付款及交易機制(eShopping or ePayment)、無線數據服務(Wireless Data)、網路語音(VoIP)、甚至是整個網際網路,未來都將是各行各業日益重要的行銷渠道,都正改變著各領域的商業模式,創造新機會。不難想像,以後還會有更熱鬧的!

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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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