被譽為下一個Instagram，社群軟體Vero爆紅了，然後呢？|數位時代 BusinessNext

被譽為下一個Instagram，社群軟體Vero爆紅了，然後呢？

本周一款社群軟體「Vero」爆紅，一度登上App Store下載第一名，成為「下一個Instagram」的預測也不絕於耳，不過真的是如此嗎？

建築大亨跳進科技業追夢，一手創立Vero

Snapchat在2017年第四季財報後宣布重新設計界面失利，讓核心年輕用戶相當反彈；Instagram則是更改演算法，廣告、長輩用戶增加，逐漸讓年輕用戶出現反感，在這一片愁雲慘霧中Vero悄悄吸引了眾人目光。

Vero在義大利文中代表「真實」的意思，公司成立於2013年，產品在2015年推出，來自黎巴嫩貝魯特的創辦人叫艾曼·哈里里（Ayman Hariri），他的背景很特別，不僅是一位身價達13.3億美元的億萬富翁，更是黎巴嫩前總理拉菲克·哈里里（Rafic Hariri）的兒子，過去他曾擔任父親建築公司Saudi Oger的副總經理，因為想追尋在科技領域的夢想，在2013年離開建築公司創立Vero。

過去有很長一段時間Vero註冊人數遲遲無法突破百萬，但在過去幾周爆紅後註冊人數一下飆漲到300萬，「身為開發者的責任，是讓科技成為人們的工具，為人們的生活增添風味而不是減損。」艾曼·哈里里這麼替自己的產品下註解。

反Instagram潮中竄起，Vero如何快速爆紅

市面上App百百款，沒有做出特色與區隔性很難看見未來。

Vero除了可以分享照片、影片、文字，跟Instagram不同的是它還可以分享連結、音樂、電影、書、地點資訊，在發文時也能將追蹤者細分為「摯友（close friends）」、「點頭之交」等不同群組，可控程度比起Instagram多元許多。目前Vero沒有任何廣告，動態時報不受演算法控制也是一大特點，貼文會如實的依照發文時間依序呈現，而這正是許多人懷念早期Instagram的一大特色。

許多人認為這次下載數量的暴漲，是年輕族群對於Instagram的反彈，但據Apptopia資料統計，有半數的用戶年齡介於21歲~40歲，其中有68%是男性，年齡層並不是這麼的「小」。根據創辦人艾曼·哈里里的說法，Vero下載量暴衝，很大的原因是Cosplay、刺青藝術社群大規模從其他的社群平台搬遷到Vero上。

現在如果在Instagram 上搜尋「#vero」，出現的貼文中，可以看到許多帳號邀請轉移追蹤Vero的貼文。

只有名氣響亮？用戶實際使用負評連連

依照以上的描述，你一定以為Vero是一款超級好用的社群明日之星，不過在App Store目前Vreo只拿到了2.8顆星、Google Play也只有2.7顆的評價，且仔細觀察大部分的評價留言都是負面居多，「Do not get this app（別下載這款App）」是評價中最常看到的字串。

細探背後原因，許多人都表示Vero乍看之下好像不錯，但實際使用卻是問題重重，其中一項因素，是爆紅讓Vero伺服器不堪負荷，導致速度變慢。根據《數位時代》實測，Vero操作上的確相當不順暢，筆者在註冊完帳號後就旋即遇上當機，另外功能標籤（tab）設計過小也是許多用戶抱怨的重點，當筆者嘗試在探索頁面中想瀏覽熱門帳號時，連續點選五個帳號都無法順利呈現內容，使用體驗相當糟糕。

根據創辦人艾曼·哈里里先前受訪的說法，在Vero用戶突破100萬之前都會維持免費形式，不過面對爆紅後伺服器不堪負荷，大量用戶在Twitter上抱怨連連，Vero於是在官網上宣布，在系統問題解決之前（目前註冊用戶數已突破300萬），所有用戶都可以維持免費方案。但艾曼·哈里里最終仍是希望可以做到收取用戶年費的商業模式，另外目前也開放品牌帳號在Vero上賣商品，向品牌商收取交易費用也是賺錢的管道之一。

Vero也許從來沒有面對過大量使用者湧入的經驗，後浪推前浪，汲取過往的優缺點產品當然可以朝向更好的方向發展，至於Vero是否真有可能威脅到Instagram，甚至成為下一個Instagram，目前看來肯定不是太容易。

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。

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。」

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。

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。