創業路上遇到大鯊魚,你可以不用急著當烈士
創業路上遇到大鯊魚,你可以不用急著當烈士
2016.08.22 | 科技

兩年多前,「直播」的Google關鍵字價格趨近於零、一場累積觀看人次達168萬人的「楚門秀」直播,只能找到幾家飲料商和旅館業者的微薄贊助。Livehouse.in是從這樣一個冷淡的市場,一步一步往前走,好不容易等到今日的直播盛況。只是,他們努力了兩年多才達到的用戶數與流量,卻在Facebook宣布開放全民直播後,被一夕超車。

大鯊魚攔路殺出,你會怎麼做?

表面上來看,跟Facebook在台灣1800萬的月活躍用戶數相比,只有200萬月活躍用戶數的Livehouse.in在這場平台之爭中,幾無勝算。然而,面對Facebook這條超級大鯊魚,Livehouse.in要上演小蝦米對抗大鯊魚的正面對決戲碼?還是期待被大鯊魚納入麾下?或是就此認輸?

圖說明
(圖說:創業路上遇到大鯊魚,你會怎麼做?/圖片來源:Shutterstock)

他們選擇了第四條路。

「我們現在覺得直播是一個功能了,不是一個平台。」Livehouse.in執行長程世嘉親口推翻自己在三年前開展直播業務時的想法,甚至直言,「任何新創業者說要做直播平台,方向是錯誤的。」他強調「我們比較像在做內容。」而Livehouse.in 共同創辦人鄭鎧尹則是給自家平台一個更明確的新定位,「我們是直播整合行銷。」

創業大轉彎,從直播平台到整合行銷

你可能不禁要懷疑自己是不是看錯了?一家技術導向的直播平台,怎麼到頭來成了一家整合行銷公司?但對Livehouse.in來說,這可能是自公司成立以來,他們第一次把未來看得那麼清楚。

過去兩年,直播市場持續加溫,Livehouse.in的使用人數也不斷創新高,網路流量甚至大到他們足以成為Google GCP 雲端服務頂級合作夥伴。但,商業模式始終是一個問號。

程世嘉
(圖說:程世嘉認為,直播是一個功能,不是一個平台/圖片來源:數位時代)

實際上,遇到相同問題的不只有Livehouse.in,放眼中國市場,直播平台超過200家。而程世嘉指出,就日前以「洪荒之力」走紅的中國游泳女將傅園慧在映克直播,創造超過一千萬人同時在線的驚人數字,最終卻只有約10萬人民幣的進帳來看,「9成(直播平台)在一年內會GG(指結束), 因為沒有商業模式。」

但活下去的答案,Livehouse.in找到了。

與其硬碰硬做平台,不如改當軍火商

「你不可能去跟Facebook做直接競爭,但你可以把know how帶給大家。」過去三年來,不論是阿邦師的直播拍賣、柯p騎車環島,還是微積分大賽...就像鄭鎧尹說的,「天上飛的、地上爬的、海邊的都做過了,甚至環島也有。」他們已經累積了太多的直播案例和專業知識,甚至可以SOP化 。

相對之下,每個人、每個企業、品牌雖然在一夕之間被賦予直播能力,可以做到以前只有電視台才能做的事,但多數人卻也不知道應該做什麼節目?要怎麼做出好的內容,更不知道為什麼直播線上人數不多、互動不好、收音有問題、畫面不清楚,還有最重要的,效益該怎麼評估?

鄭鎧尹
(圖說:你不可能去跟Facebook做直接競爭,但你可以把know how帶給大家/圖片來源:賀大新)

「一直播就發現.Facebook雖然讓你可以方便做,但要做好卻不是容易的事。」而這正是Livehouse.in在Facebook掀起的巨浪中,看到的機會。

因為有過去三年累積下來的經驗,鄭鎧尹強調,他們能做的不只是直播,而是可以從前製的節目企劃、宣傳,一路做到最後的效益評估。「我們甚至接過很多case,客戶就說他有預算要做直播,然後他不知道該怎麼辦,將全部計畫、現場執行、宣傳都交給我們做。」

循Netflix模式,從科技公司變成內容供應商

甚至,他們也不強求廠商必須使用Livehouse.in的平台,而是願意在效益最大化的考量下,主動建議客戶使用Facebook直播。程世嘉認為,「長遠來說,Facebook已經這麼大,他一定會在這邊推得更用力,與其把他當敵人不如當朋友。」 所以他們要做的不是去跟Facebook搶用戶,而是建立聯播網、建立多平台開播技術,「把數據收回來,把訊號打過去。」他說。

不同於三年前得用熱臉去貼人家的冷屁股,程世嘉表示,「現在這些大廠會開始投資我們做的內容。」他也相信,當平台這麼多的時候,內容為王這件事就會成立。在他看來,Livehouse.in其實正走在一條Netflix曾走過的路,從一家科技公司,變成內容公司,「我們的通路、平台已經很完整,接下來把重心放在內容。」

而隨著直播成為一種選項,甚至是電商、電競市場經營的標準配備,Livehouse.in的營收也將跟著一路向上。程世嘉看好,接下來一年營收至少可以成長一倍,到了明年,獲利的日子應該就不遠了。

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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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