創業怎麼獲得初期用戶?從LINE在台灣從0到1的秘密談起 (上)
創業怎麼獲得初期用戶?從LINE在台灣從0到1的秘密談起 (上)

一個第一次創業的網站服務團隊找我,諮詢創業相關問題與經驗。簡報完idea,詢問題目怎麼改善,或功能介面有無建議,就會問到資金短缺的問題怎麼處理:

為了獲取初期用戶?我想下FB廣告或辦抽獎活動之類的,需要一筆錢,應該需要投資,或可否幫我介紹投資人?

這題目,本身隱含了很多因果假設。但創業要成功,追本溯源,最根本的事可歸納到:

  1. 產品是否證實滿足了鎖定的核心用戶需求;

  2. 是否找到了能以指數成長的要件,例如每一個月用戶可成長一倍,或者留言增加100則用戶停留時間會加長10秒,又或是發現了投資一塊錢做行銷,可拿到兩塊錢營收的關鍵成長秘訣;

  3. 若達到1與2,的確需要考慮儘速投資加速增長。但若沒達到前述,花錢買用戶的需要是不大的,這是 Startup Pyramid的成長理論,先找到PMF,然後進行大規模成長。

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圖/ 陶韻智

通常,解釋完這個矽谷常用的理論,(熟悉台灣的)創業者就會問:

那當初LINE在台灣是怎麼取得初期用戶的?

因為筆者工作經驗的關係,從LINE在台灣落地的第一天加入,做到他去紐約證交所上市,見證了他的起飛,成長,茁壯,近乎獨佔的過程,這個問題被問過很多次,也零星地談過無數次。再次被問,就我的觀點,其實他真的還是一個簡單的事情,就是LINE在台灣很快地突破了Startup Pyramid裡面的PMF階段,也善用了Scale中該做的事,敘述如下:

第一步:找到產品適合市場需求 PMF

得先理解,當初LINE做出來這個產品,初期主要是針對日本市場,並非台灣市場。2011年6月推出的時候,也並不是個生下來就大紅特紅的產品,表現也只能用一般來形容。

為了讓讀者更理解當時的時代背景,LINE並非Naver公司在日本的團隊推出的第一個App產品。在那之前,因應智慧型手機世代的來臨,公司應該已經推出了超過十個App,但在日本市場大受歡迎的產品一個都沒有。可想而知,多失敗一個也是正常而已,對吧。

再拉回到LINE推出後的時間:正常來說,產品落地後,該做什麼?花錢買用戶嗎?當然不是。

產品落地後,最重要的就是一直觀察早期用戶的使用行為,並快速迭代 — 為什麼他們不會使用得更久,更黏?為什麼他們不會推薦給更多的朋友?為什麼關西的人不使用?什麼feature做下去,可以讓整個成長爆發?

觀察,推論,假設,實驗,推翻或證實假設,繼續觀察,如此快速循環這個流程是這個階段團隊最重要的事。

然後,團隊就發現了一個假設,發揮漫畫文化,把貼圖放進通訊軟體應該會不錯,可以輔助“溝通”的需求,而且這是亞洲能接受的方式。在這樣的假設下,他們可能就會想,要能很簡單地送出,因此圖按了就送出去;而且一看就要能懂,圖也設計地比以前MSN的圖還要大張,也設計地情緒表達準確,不需要多描述,也不會有誤解的狀態,諸如此類云云…

然後,十月推出這個饅頭人,兔兔,熊大貼圖功能後,用戶成長就大爆發了,每日成長數完全不跟先前在同一個水平,年底直接衝破一千萬下載,而後來的歷史大家就比較熟悉了。

我們來推敲一下,當時團隊是否真知道這會是爆發的起點?我估計,或多或少有一些信心,但就跟其他推出的功能一樣,只有落地跟用戶互動了才知道輸贏。

這個過程,就是創業團隊尋求PMF的一個過程。以結果看,我們很容易看到成功的feature,卻沒看到LINE成長前進行的許多功能優化或許並沒有產生想像的成長結果,甚至是先前推出的其他更多App成長也都不如預期。

尋找PMF要有做實驗的精神,但又要快,悠閒不得,這挑戰了創業團隊的能力。

再拉回來主題,這談的是日本市場情況,那與台灣的成長又有何干係?

其實這就是最有趣的事。

回顧當時世代背景,LINE在2011年十月的時候,從日本爆發,接下來香港用戶大爆發,每天好多萬下載,同步台灣爆發,每天也好多萬下載。在當時,我的前老闆,也就是我後來LINE的老闆,寫email來問我為什麼LINE那麼多人用,我回問,什麼是LINE,讓我查一查先。

真正的情況是,我們不是那個早期用戶族群,但有一堆人,他們跟日本,跟香港密切往來,同步日本流行文化,就這麼地網路效應外溢到了台灣,且產品打中了使用習性要害,直接在台灣就是PMF,直接就擴散了。

這群最早用戶有多少,我們很難調查清楚,但可以知道的事情是,在2011年底,台灣的LINE下載數就突破了一百萬。這數字,我們還是得回到當年的背景去看比較清晰 - 就我所知,當時在台灣超過一百萬下載的App,區指可數,且當時LINE並沒有花錢買行銷買用戶。因此,能在短短地兩個月內從0到一百萬下載,說明了這個產品在台灣的病毒擴散係數是高的,而且證實產品產生了網路效應,更說明了這產品不需要修改,在台灣就是符合PMF定義的產品。

再用另一個角度來看一下,怎麼樣的速度可能可以在大約兩個月內達到百萬下載,我們假設一個數學公式來推敲:

初期用戶100人,每四天增加一倍(下載)用戶數50天後就(大約)會有 100*2¹³~= 819,200。

用這假設公式來看,驚人的成長速度不是來自初期用戶那一百人,而是那個指數型的每四天一倍的產品力。

關注在這個產品力的提升就是創業者要努力的。改善產品都是為了讓核心用戶滿意。花力氣就是要找到這能讓成長能以指數成長曲線飆升的關鍵因素。

如此,就算初期用戶只有幾十幾百幾千,透過倍數的成長,不消半年,數量都是很驚人的。

根據這個理論與經驗,在產品初期,行銷經費多寡並非是重要的決勝因素,找到PMF的快速迭代執行力是關鍵。從LINE在台灣的成長歷程正可以看得出來。

第二步:快速擴張Scale

前面第一步用LINE在台灣的例子說明了找到真正適合市場產品的快速迭代過程的重要性。

套用Startup Pyramid的理論,找到了PMF後,下一步就更重要了,就是快速擴張,高速奔馳,衝向hyper growth。

我們看到的互聯網各大戰役,大概都在這個階段浮上檯面,大家也樂於做吃瓜觀眾,在旁邊圍觀喝采。

以LINE在台灣的例子來說,絕大部分的人都不是在2011年就下載LINE,也就是說大家都不是那個早期用戶群。大部分的人開始使用LINE大概是在2012年2月桂綸鎂電視廣告大幅宣傳後。

拉回當年,我們來談幾個事實:

  1. 在此之前,沒有任何App公司花大錢打電視廣告;

  2. 如果不打廣告,LINE的成長速率仍然很快。

如果是你操盤,打不打幾千萬元台幣的電視廣告?

花錢很容易,做決定很困難。但有思考框架就會簡單一些:

互聯網的戰役,通常得考慮競爭。考慮競爭激烈就變成紅海,而要避開競爭的方法就是跑得比任何人都快,早早地把護城河建好,就不用競爭了!

當時,台灣最多人使用的Messenger,我估計是 MSN跟WhatsApp,但當時因為沒有積極經營,前者衰退,後者成長速率並非火箭速度。觀察到這個,這就是LINE可把握的機會。

考慮產品的確受台灣人喜愛,成長速率相當驚人,但使用有效的scale工具,有機會大幅壓縮成長所需要的時間,就能越早擺脫競爭,等到競爭者想追的時候,LINE所建立的網路效應以及成長倍數必然是競爭者望塵莫及的。

若這樣想,你會不會採用即便看似昂貴的成長工具?而這正是當初花數千萬元台幣,作為台灣第一個App下廣告背後的戰略因素。

廣告打完後當年年底,LINE的用戶數相較於年初成長了九倍,穩穩地奠定了LINE在台灣的用戶基礎,且拋開了可能的與WhatsApp的糾纏,也就避開了競爭。

結論

回到文章一開頭所問的,創業怎麼獲得初期用戶?透過朋友,透過核心社群,找到初期幾十幾百個用戶一般來說真不是創業者的問題。真正的努力應花在快速迭代打磨產品體驗,觀察並作出出用戶愛上產品的關鍵。至於怎麼確認抓到關鍵,達成PMF?就看你關鍵指摽是否呈現了指數型的爆發。

若找到了這個PMF,就應儘速擴張,大幅擴張成長,盯著指數型成長指標,不得鬆懈,稍有指標上的未達成,必須立刻找出原因與改善方案,然後循環這個爬階過程。

要能達成這巨幅快速成長,資金必然需要甚多,且得每次都跟上,一波接一波,不得有缺口。這就是談錢與談VC的時候,要這筆錢以及花這筆錢就會是這個階段創業CEO要面對的既痛苦又Happy的problem了。

本文由陶韻智授權轉載自其Medium

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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
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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。

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