5大行銷關鍵!教B2B新創如何說一個好故事,讓投資者記住你
5大行銷關鍵!教B2B新創如何說一個好故事,讓投資者記住你
2018.04.18 | 募資

許多企業成立時,遇到最大的困難就是不知道如何行銷,而B2B企業似乎又比B2C嚴重得多。試想看看,當你今天聽見一家做小農鮮奶或美食外送的新創,你是不是能夠很快聯想到它產品、服務的輪廓,但如果它做的是定位感測裝置或深度學習演算法呢?

與B2C相比,B2B其實更難讓人理解產品服務的內容。因為B2B企業的客戶並非一般消費者,除非擁有相關產業經驗,否則就算創業者的技術豐富又完整,想清楚B2B的運作還是要靠企業自己解釋和行銷。當然,對客戶及上下游夥伴,B2B創業者們都能侃侃而談,可是當B2B企業轉向投資者募資,準備拓展更大的市場時,面對這群第一次見到你產品服務的人,B2B企業該怎麼辦?

本文將介紹B2B企業行銷的5項成功關鍵 。避免創業者們犯下常見錯誤,教你如何向投資者講一個「引人入勝」的故事。

B2B模式的3個行銷死穴

  • 內容越多,越能產生共鳴
    在介紹自家產品服務時,很多B2B創業者會認為,講得越多、越仔細,別人能更理解我的企業。實則上越多的內容,不代表越能引起共鳴,因為這些內容不一定有價值,最後變成什麼都想說,卻什麼內容都讓人記不住。

  • 老王賣瓜,自賣自誇
    有些創業家在講解產品服務內容時,習慣用「炫耀」獲取別人的認同。愛強調自家技術有多厲害、多好用,卻缺乏公信力。或是一直展現自家產品服務的功能、用途,忽略聽眾其實比較想知道你的企業價值。

  • 一定要很專業、很有深度
    B2B企業做行銷,有時是出自該產業的技術專家之手,所以其中必定包含許多專業術語。正是因為這樣,讓許多創業者向投資人簡報時,總是過於嚴肅,無法展現該企業較為輕鬆、活潑的一面,也因此錯過和投資者、潛在客戶情感交流的機會。

B2B企業怎麼說一個好故事

1. 減少使用專業術語

每個領域都有一些專業術語,即所謂的「行話」,一般人不見得會了解。舉例來說,大型風投機構可能知道區塊鏈或人工智慧是時勢所趨,但他們是否真的了解什麼是「分散式帳本」?或是知道「人工神經網絡」對AI的重要性?可能不會。

所以B2B創業者需切記,專業術語還是留待跟客戶、上下游溝通時使用,因為只有身在那個產業的人,才能清楚你所表達的意涵。在投資人或一般聽眾面前,讓他們產生聽的興趣,遠比用專業術語展現自己的專業度,更能有效將訊息傳到他們腦袋裡。

2. 放入大時代的趨勢背景

另一個建議是把一個較大的時代背景放在你的企業故事中。例如:談論5G高速網路時代或智慧城市的興起,如果創業者們能解釋你如何因應更大的科技趨勢或社會變化,能讓別人更理解你的企業。

另一方面,B2B創業者可以強調你和這個產業巨人之間的拚搏,像是世界級企業軟體廠商Oracle、 IT產品服務廠商Dell、老牌網路應用方案提供者CISCO等。事實上,大多數聽眾會關注新創如何對抗這些強勁的競爭對手,因為人們總喜歡談論這種大衛與歌利亞的故事。

3. 內容視覺化

對於B2B事業而言,視覺化內容非常重要。相對於複雜技術和龐大數據預估,視覺化的內容,像資訊圖表、影片、圖像,可以引導投資者輕鬆理解企業資訊。創業者能製作新奇有趣的介紹影片,來說明你如何為客戶解決痛點;或用漫畫圖格的方式畫出你的企業歷程。

4. 利用客戶名氣

另一個策略是利用你的客戶。如果B2B新創的技術對一般人來說很無聊,那就試著介紹你的客戶如何使用你的技術。例如:你的3D軟體及電腦算圖怎麼幫HBO的冰與火之歌完成後製特效,藉由這些知名客戶,幫B2B企業烙上輝煌勳章,這些對新創的募資、行銷及日後的採訪也都是很棒的亮點,只要你的客戶在簽訂契約時,同意這種類型的宣傳內容。

5. 提供清楚明瞭的價值主張

創業者通常具有提出解決問題的能力, 但在溝通時總是論述地不夠清晰。當介紹產品服務時,B2B新創想提及的功能細項過於複雜,最後就容易讓人失去注意力。 克服這一困難的方法,就是保持簡潔的訊息,先細分產品市場,針對你的目標聽眾提出吸引他們的價值主張,再說服他們接受你的產品服務。以清楚純粹的方式闡述你的企業,並將價值傳遞給你鎖定的受眾。

資料來源: TechCrunchEntrepreneurStartupNation

本文授權自《創業小聚》,作者:陳雅琳

關鍵字: #B2B
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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