新創公司商業化的四大迷思
新創公司商業化的四大迷思
2018.06.13 | 創業

新創圈中,大部分的題材炒作都圍繞在A輪前,因為那時只是空談,講什麼都好。而談成績則常是在B輪後,因B輪以前商業模式還沒有成形與系統化,根本沒有預期成果可期待。那你可能會問為什麼在A輪到B輪間大家不愛報導呢?

因為都是幹正事,大家愛報導風花雪月,沒人愛報柴米油鹽,而對新創公司而言,真正將產品的商業模式量化與程序化,是一件非常重要的事情,但也是第一次創業家完全不會思考的事。

這裡提到幾種常見問題,希望能點出盲點,促使創業家提早思考商業模式,並多請教各產業前輩聆聽與指教。

1.我不需要行銷業務人員,通通self-service

這種思維從2005年美國創業潮開始就有了。從線上支付、行動支付一直到今天炒作的區塊鏈,大家都肖想只要開放支付就會有生意上門。

事實上,不管是個人還是企業,購買決策不只看支付介面,還有很多地方要考慮。

以消費者導向的公司為例,同樣是買鞋子,為什麼地攤和旗艦店的客人消費力和行為舉止差那麼多?這癥結到了數位時代,依然沒有改變!因為大部分消費者並不會因為你買了Google Adwods或是臉書廣告,就自動上門、付錢與開動。

消費者還是要從品牌、口碑做決定,基本行銷業務專業該花的錢還是要花。

說到企業產品,如果沒有行銷專業努力去研討會、說明會等蒐集潛在客戶聯絡方式,沒有業務人員噓寒問暖、送糖果、巴結公司內決策者、推銷附加服務,基本上業務完全不可能推得動。

很多A輪前的公司,做個pitch、丟丟廣告吸引的客戶,只能安慰自己,這策略完全沒有可重複性。

而產品不錯的公司常常募不到錢,也是因行銷業務的體系沒有頭緒。通常稍微有經驗的投資人一眼就看出來了。很多第一次創業家產品開發後就是死在這一步。

2.兩倍的資源,兩倍的獲利?

聽起來很合理,但絕對不可能實現!若這種思維或數字出現在pitch deck中,被打槍理所當然。獲利不可能等比成長,原因有幾個。

首先,如果客戶需要團隊照顧,而每位員工都只能固定照顧X位的客戶。但因為你不可能因為只有X/2的業務,就只請X/2個人做事,因此不管任何時候,公司都有部分的資源被浪費掉。所以長時間來看,兩倍資源,不可能創造兩倍獲利。

你必須用經營航空公司和飯店的思維思考業務成本,你一定會有租不出去的房間、會有賣不出去的機位,絕對不要傻到用線性預估未來獲利。

再來,就是組織管理金字塔。新創公司喜歡扁平化,事實上扁平化只能做到業務組的扁平化,公司成長後哪有可能扁平化?

同理,現在你手下只能管三位業務服務九位客戶,假若今天有二十七位客戶,是不是請九位業務就萬事OK了呢?當然不可能!

假設所有員工跟你的能力差不多的(非常樂觀的假設),那你一個業務主管只能管三位業務,那請九位業務的時候是不是就需要三位業務主管呢?如果再假設大家的薪水都一樣(樂觀到好笑的假設),那九位業務和三位業務主管,就至少是十二個業務的薪水。四倍的成本卻換來三倍的業務,再這樣下去公司怎麼辦?

而綜合以上兩點,告訴我們在思考商業模式時,新創公司必須要有心理準備公司的成本會超過線性成長,因此公司要不斷地思考如何將內部的營運管理組織化、制度化,最後自動化。

很諷刺的是,當公司在思考如何建立組織和制度時,這又是一筆固定沉沒成本。因此新創公司要在什麼時點思考投資專案管理、行銷管理、人事管理的制度和系統,也是見仁見智。

3.什麼市場都能賣?

延續第一點就可以看出眉目,很多產品,如社交網路和訊息軟體,為什麼臉書和Slack明明有很多重複的功能,之間卻有難以跨越的楚河漢界?

很多創業家都很天真地以為產品的形式會引導業務模式,卻殊不知,真正其實是行銷導引業務模式,而業務模式再決定產品形式。

而事實上很多產品的成功,都必須回溯到市場的需求,才能決定行銷策略和產品的規格。

回到之前具體的例子,同樣是分享內容和訊息軟體,臉書因為客戶群是一般民眾,因此行銷重心放在如何跟娛樂(如遊戲、貼圖)、民生(如線上支付)整合;反觀Slack,雖然有多類似的功能,但是其真正的行銷重心卻是放在資訊安全性和內容存取管理(例:防止離職員工存取分享的檔案)。

講個比較傳統的例子,世界上很多大車廠其實都是兼做飛機引擎的,比如說三菱(Mitsubishi)、勞斯萊斯(Rolls Royce)都是這類車廠。雖然飛機引擎和車引擎有部分共用的技術基礎,其對外的行銷策略完全不同。車引擎通常大家都是看轉速、扭力和油耗,但是飛機引擎卻是注重穩定性和危機應變能力,很多現代的飛機不管雙引擎客機還是戰鬥機,就算只剩一顆引擎也能夠繼續飛。由此可見,類似的產品技術,因為市場條件不同、行銷策略不同,最後必然有不同的產品規格,甚至被切割成為完全不同的獨立事業部。

由此可見,新創公司根本不可能將同樣的技術到處賣,最後還是得挑單一產業別、單一市場,進行深耕。

若不奏效,再談轉型,但千萬不要甚麼都想做、甚麼市場都想碰。

4.酷炫的行銷語言

其實創業家在實際接觸過市場、真正在市場上賣過產品,就會發現其實絕大部分的時間,酷炫的行銷語言是一點用處都沒有,市場比我們想像中的務實許多。

新創公司在初擬商業模式時,一個常犯的錯誤就是想塞噱頭詞,結果沒想到市場反應極端負面,害死自己。

以現在很紅的人工智慧(AI)來說好了,這詞在不同產業的意涵相當不同。

在金融業,AI是自動化和效率的象徵,但是在教育界,人工智慧對於很多家長而言,意思就是「沒有人情味」、「制式化」的代名詞,尤其是在針對幼兒教育時更是門禁忌。

同理,物聯網使用的偵測器(Sensor)在智慧工廠中是很好的行銷重點,但是如果今天是嬰兒用品、企業會議解決方案,提到Sensor常常會觸動買家的敏感神經,馬上聯想到「沒有隱私權」、「洩漏資料」等疑慮。

有時候在思考商業模式時,在行銷語言中加入太多亂七八糟的噱頭詞,反而會有反效果。

短結

新創界長久以來都有個「重工輕文」或「重工輕商」的文化,許多創業家在思考商業化時,都相當天真且缺乏產業常識。

因此面對商業模式問題,創業家遭遇的困難通常不是不夠聰明或是沒有資源,而是太晚求救。

其實,只要先知先覺,一切都還有機會,千萬不要等到錢快燒完的時候再找人討教,為時已晚。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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