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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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