創造關鍵轉折點!DIITU助品牌企業從昨日資料挖出明日金礦
創造關鍵轉折點!DIITU助品牌企業從昨日資料挖出明日金礦

馬雲曾說:「未來的世界,將不再由石油驅動,而是由數據驅動!」數位時代改變了現代人生活型態,無論從社交到消費購買行為,或者是經營品牌,數據將不再只是數據,而是能與生活串連實際應用創造價值的金礦。

資料、數據滿溢的時代,企業該如何運用工具,讓品牌如何從昨日的資料,找出現在或未來問題的解決方法呢?

新創團隊 DIITU 在 2014 年就曾接受過創業小聚專訪,那時 DIITU 是一家專注於打造群體回憶網絡的新創公司。

網路流量往上攀升、市場聲量也很足夠,一路發展下來看似順利,但 2C 的商業模式畢竟不容易賺到錢,要維持公司營運十分辛苦,最後不得不 Pivot(編按:意近於「關鍵轉折」),尋找新的商業模式、打造新的產品。

DIITU 創辦人余泰興(Fisher)
決定 Pivot 很痛苦,要團隊放棄一個如此努力打造的產品真的很不容易,但為了公司生存,我們還是得尋找一個能長久經營的模式才行。

Pivot說來簡單,但是Pivot後到底要轉型做什麼就不是一件簡單的事情了。

思考轉型時,創辦人 Fisher 想到過去接觸企業洽談合作時,客戶常會詢問是不是也能夠運用 DIITU 的技術協助蒐集、分析與品牌相關的數據。這樣的需求也讓團隊決定從 2C 型態的公司轉型成專注在提供品牌數據相關企業服務的公司。

Fisher 提到,當他在研究歐美品牌企業後發現它門不只產品力強,更有強大的品牌力,產品與品牌相互助益後,為企業創造出最大的效益。反觀台灣,雖然有深厚的技術實力及良好的服務品質,可是往往不重視「品牌」經營,最終導致曲高和寡,認為產品乏人問津都是消費者的問題。

那「品牌」到底是什麼呢?Fisher 表示品牌若從商業角度談論,可以說是一群人對公司的印象也就是群體回憶,而 DIITU 一直以來投入極大心力鑽研群體回憶相關技術,也因此團隊決定將技術結合品牌經營,協助客戶建立屬於自己的品牌力,並透過客觀數據去研究各階段經營時面臨的問題,使企業品牌科學化。

究竟 DIITU 如何協助品牌科學化?

DIITU 魔鏡(DIITU Mirror,以下簡稱魔鏡)這款產品,就是團隊提出的解決方案。魔鏡會協助客戶從各個品牌接觸點(搜尋引擎/網站/論壇/媒體/部落客)著手,透過爬蟲技術從這些接觸點蒐集消費者對品牌的評價、回覆,並進一步使用相關技術分析、分類這些蒐集到的資料。

Fisher 表示,許多企業並非不知道有這些品牌接觸點需要觀測,問題在於企業是否有足夠的人力及資源隨時監測這些接觸點。可是,不是沒資源就漠視品牌經營,他強調品牌危機常常在忽視錯誤、負面評價時鑄下,也因此魔鏡這款產品就是希望成為 24hr 情報員,使企業客戶能更加了解消費者的各式想法,以助於未來改善產品/服務,及即時處理消費者意見。

而除了自主調整產品、即時客服處理之外,魔鏡同時也會提供品牌醫師服務,協助企業解讀各種專業行銷數據,制定更有效的行銷策略,並自動化追蹤並分析競爭對手、成功品牌或產業動態。也就是說無論從內到外,DIITU 會逐一協助企業調整品牌體質,協助客戶用科學的方式經營品牌。

現階段,DIITU 主力瞄準高單價服務型企業,如醫美診所、中小型品牌店家,因為高單價的服務十分著重消費者體驗及回饋,這類的商家使用 DIITU 的服務最為適合。而因為品牌經營需要長期才看得出效果,也因此魔鏡這款產品是以訂閱式服務為主,希望透過長期與企業合作,從小地方開始改善,最後重新擦亮品牌。

DIITU 創辦人余泰興(Fisher)
一家公司要成功是數學裡的 AND 運算、5W1H都要成立;要失敗就簡單多了,只要執行 OR 運算,任一條件不成立就可以。

最後 Fisher 表示科學化經營品牌,不只是希望能夠照顧到現有的消費者,也希望能為企業找出潛在消費者,而長遠來看,希望未來能讓每一個創業者、企業家,在創業之始就能內建品牌科學的 DNA。

DIITU_品牌大數據服務_創業午餐會
左起:DIITU 共同創辦人吳庭誌、創辦人余泰興
圖/ 攝影:侯俊偉

創業快問快答

Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
1. 伙伴優,向心力強
2. 產品力優
3. 慎選投資人

Q:就目前市場狀況,您認為貴公司服務的競爭優勢為何?

產品力強,客戶續長約率高,真心感謝的推薦率也高。

Q:長遠來看,公司想成為一家何種類型的公司?

DIITU 日後想成為一家品牌科技領域的Amazon AWS。下一小步的目標是讓台灣更多品牌企業認識 DIITU,也會有部份資源開始嘗試海外市場。

團隊資訊

公司名稱: 英屬維京群島商帝圖全球股份有限公司
成立時間: 2013/3/6
產品名稱:DIITU 魔鏡
上線時間: 2016/11/1
團隊人數: 10人以下
DIITUFacebookDIITU@MeetHub

本文授權自《創業小聚》,作者:林彥君

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從地下室到演唱會都不卡!台灣大哥大如何解鎖全場景、有感升級的5G體驗?
從地下室到演唱會都不卡!台灣大哥大如何解鎖全場景、有感升級的5G體驗?

5G開台邁入第五年,戰場早已從「誰有5G」轉向「誰的5G好用」。夜市、演唱會、地鐵、商圈——這些人潮洶湧、訊號最容易卡頓的地方,才是檢驗網路品質的真實考場。要打造真正有感的5G體驗,靠的不是技術名詞,關鍵在於能否把網路資源變成看得見、用得到的流暢速度。

台灣大哥大擁有最大5G黃金頻寬,以及高覆蓋率的NRCA載波聚合領先技術,為網路傳輸佈局暢行無阻的地圖,打通每一個收訊死角,再加上OpenSignal權威認證背書,不僅是技術成績站得住腳,更讓用戶日常生活使用有感提升。

全台獨家最大頻寬100MHz,讓5G跑得快又穩

要解析5G效能優劣,關鍵在於「頻寬」配置。頻寬就像道路的寬度,直接決定數據傳輸的承載容量。頻寬越寬,越能支撐大量用戶同時連線,確保下載、串流、直播等應用維持順暢體驗,避免因流量壅塞導致服務中斷。簡言之,頻寬就是撐起網路用戶體感的關鍵。

台灣大哥大目前在全球主流5G黃金頻段3.5GHz上,獨家取得全台最大100MHz頻寬資源,達到頻譜配置的頂規水準。實測結果顯示,在理想條件下,此頻寬配置可擁有高達2Gbps下載速率。

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圖/ shutterstock

同時,台灣大哥大也已在全台超過2,000處熱點完成5G黃金頻段基地台升級。因此即使遇到夜市商圈、大型演唱會、跨年活動等高密度人流聚集場景,當用戶數量暴增、頻寬需求激增時,完整的基礎建設布局仍能確保訊號不中斷、網速不卡頓。

打通收訊死角,體驗有感不只是口號

除了速度與流量,5G還有一項棘手難題——涵蓋死角與訊號穿透力。特別是在室內深處、地下室等場域,即使該處已有5G涵蓋,實際使用仍有可能無法完全避免的卡頓或不穩狀況。

原因在於5G高頻段雖速度快,但穿透力弱,容易因手機功率有限而發生不穩定的情況。對此,台灣大哥大結合700MHz低頻段的穩定性優勢,以互補式的高低頻協作架構,強化訊號深度與廣度。換言之,在戶外大場景跑得快,在室內密閉空間也能收得到。

NRCA自動切換最佳頻段,上網不怕訊號塞車

台灣大哥大的核心技術優勢,還有NRCA(New Radio Carrier Aggregation)載波聚合技術;NRCA讓行動裝置能同時使用多個頻段上網,如同多車道高速公路,讓資料流在不同頻段間靈活切換,兼顧高速率與深度覆蓋率。當某一頻段出現壅塞,系統能自動將資料流量轉至其他頻段傳輸,以提升整體承載效率與傳輸穩定性。

自2021年率先佈建高低頻NRCA,目前已有超過六成基地台支援這項技術,有效壓縮延遲、提升連線穩定度、強化訊號覆蓋與穿透。此外,合併台灣之星後,台灣大哥大更將全球主流5G黃金頻段3.5GHz的60MHz與40MHz頻寬合併,打造業界最大100MHz,為全台唯一同時整合5G高高頻與高低頻NRCA的電信業者,在5G網路體驗與穩定度領先同業,達到頻譜配置的頂規水準。

隨著短影音、直播、雲端工作等即時傳輸需求爆炸成長,用戶對「穩定滑順」的網路依賴不斷提高。台灣大哥大領先的NRCA載波聚合技術,正好回應用戶需求,無論是在捷運上滑臉書,還是在人聲鼎沸的夜市直播吃美食,都能享受多場景流暢切換的優質5G體驗。

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圖/ shutterstock

優質有感體驗,經國際權威OpenSignal認證

根據國際第三方認證機構OpenSignal於2025年6月公布的行動網路體驗報告,台灣大哥大在「可用率」、「5G影音體驗」與「整體影音體驗」三項用戶有感的指標上獲得第一名。所謂可用率,意指用戶隨時隨地都能連上網路,關鍵時刻訊號不缺席,不論身處室內或移動場景,都能穩定連線不中斷;同時,良好的影音體驗指標,則代表用戶在觀看影片、雲端會議或滑短影音時,能享有畫質流暢、連線穩定、不易中斷的完整體驗。OpenSignal向來以實測數據為依據,其認證結果可視為對 5G 體驗品質的權威背書。

今年第一季,OpenSignal也針對合併電信後的網路表現進行評比。自2023年底台灣大哥大與台灣之星完成合併後,其在涵蓋體驗的評分顯著提升,並在品質一致性指標上維持82~84%的穩定水準。相較其他合併案例,台灣大哥大是體驗提升幅度最大、整體穩定性維持最佳的合併業者,顯見其網路品質、營運韌性與整合效率。

5G技術是否能成為使用者真正信賴的基礎,關鍵在於能否在生活場景中「被感受到」。台灣大哥大以完整的頻寬資源、彈性技術架構與佈建策略,從速度到穩定、從戶外到室內,打造順暢5G體驗,可期待在這場長期5G競賽中,成為用戶最仰賴的行動網路選擇。

有關更多相關資訊,請查詢網站:https://www.taiwanmobile.com/content/event/nrca/index.html

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