我的創業切身之痛:#1會飛的豬,沒有一隻過得舒服
我的創業切身之痛:#1會飛的豬,沒有一隻過得舒服
2017.09.18 | 創業

還記得前陣子聽到雷軍說的「站在風口上,豬都會飛」。

但雷軍沒告訴你的是,這些會飛的豬,沒一隻過得舒服,因為伴隨公司業務成長帶來的副作用,是大部分人沒法想像的。

這文章談的副作用不是指公司資本不足、團隊技能不足以做公司想做的事情、公司找不到業務方向、追不到使用者等淺而易見的問題,而是看似光明,卻絆自己一跤的可怕陷阱。

其中有些事情是我的切身之痛,有些事情則是身在其中,同樣不好過,講出來就是希望正在風口上的你,也可安然度過。

不好意思,我需要跟你收個錢

作為公司的CEO,業務成長時卻面臨業務成長帶來的負面效果,確實失職。我在某晚寫下網誌:不好意思,我需要跟你收個錢,講述公司發不出薪水的問題,我想許多創辦人都經歷過。我們公司的問題並非沒有業務,而是業務成長快速,但應收帳款也跟著水漲船高。

怎麼收錢是個學問,B2B的生意常碰到票期或是倒帳狀況,而B2C的生意則是遇到退款與客服的衍生問題,這些問題都需要專人來處理。

我曾經跟一個前輩討教,前輩說他們公司有兩個員工專門在收錢,我大吃一驚,因為在兩年前,我根本沒意識到這是個問題,但是成熟企業卻相當重視,還有人專職處理。

很多新創企業在前期,專注產品跟服務開發,看到有很多人欣賞自己的公司就開心了,殊不知就是因為別人的重視,讓自己的經營成本被墊高,需要更多現金做自己的底。

一家成功的企業,絕對不是做到Profitable就夠了,還要做到Cash Flow Positive,這對剛創業的人來說,可能是天方夜譚,但既然創業本身就是挑戰,我們是否該選擇正確的目標挑戰呢?

現金流壓力不好解,可以靠借貸與融資等方法,度過短期難關,但長遠來看,還是需要良好的制度挑戰Cash Flow Positive,降低自己的應收帳款比例,才是好的企業主該思考的事。

變形的團隊文化

團隊快速成長帶來的衝擊也是「風口上的豬」常有的問題。

簡單來說,人都希望被別人尊重,當公司空降部隊成為員工的長官,底下的員工會覺得莫名其妙。更別說長官一來就訂下一堆奇怪的規矩,破壞團隊氛圍。一旦發生,公司輕則動盪一陣子,重則分崩離析,非常可怕。

企業在業務成長的同時,極度需要專業人才,但專業的人才,通常帶有自己的風格跟脾氣,怎麼融入團隊,是一大學問。

而軟體新創以人為本,員工與員工之間更需要默契,兩個人不困難,但一群人要能產生默契,就沒這麼簡單,而這個默契就叫文化。

當公司只有3到5人時,員工間的想法就有不同了,更何況是50人的公司。因此公司在建立SOP時,不應該強制導入,而是透過員工的習慣做法,循序漸進,讓意見不同的員工了解為什麼要這樣做,然後形成文化。若只是硬性規定員工遵守,容易引起員工反感。

我遇過一些傳統的公司,員工工作型態大多是朝九晚五型,但後來新加入的工程師要求彈性,就讓該工程師特立獨行,結果讓新成員被同事冠上「異類」的名號。

當有小問題發生時,因為公司業務順利,並不容易察覺,隨著公司業務越來越好,員工壓力越來越大,他們就會開始抱怨公司管理不公,這時容易形成離職潮。也就是說,原本的好意,成了分崩離析的關鍵因素。

我曾經發布過一篇有關商業政治的文章,裡面提到「我們常致力鞏固公司外的資源,卻忘記了跟你一起打拼的所有夥伴」。我曾看到不少團隊,有著不錯的開始,但因共同創辦間有不同想法,以致於原地打轉甚至倒退走,最後分家、拆夥或結束營業。

這些公司並不是沒有業務,而是因為業務太多太好了,造成團隊間的爭執,這種情況不止發生在新創團隊身上,也常發生在老企業身上,正好驗證了比爾蓋茲(Bill Gates)說過的一句話,「大成功靠團隊,小成功靠個人。」這是話就是警惕創辦人,在得到個人的小成功後,不要忽略團隊。

從來不敢說自己經驗豐富,但這幾年看著自己的客戶或是身邊朋友常踢到鐵板,因此分享近七年的創業體驗。未來我會繼續分享,供大家參考。

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關鍵字: #雷軍
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

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。

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