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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關鍵字: #新創
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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