從PChome、M17看台灣資本市場國際化問題
從PChome、M17看台灣資本市場國際化問題
2018.06.15 | IPO

網家PChome商店街與M17 Entertainment都是數位新經濟領域(以下簡稱新經濟)的新創業者,從台灣起步、放眼國際市場,但都苦嚐敗績。前者遭遇蝦皮購物(Shopee)補貼戰攻勢,資金後援不足,只好棄守台灣資本市場,成為電商類股首個下市案例;後者因不熟悉美國IPO市場,戲劇化喊停引起金融圈議論。

偏重製造業思維的台灣資本市場,根本不理解新經濟新創業者

從上述兩個案例來看,試問「台灣的資本市場,養不起新經濟新創業者嗎?」答案恐怕是如此,台灣必須真實面對。

新經濟的特性,是一種C2B的商業模式,由消費者主導企業開發出符合需求的產品,強調的是「用戶體驗」,消費者對於產品的黏著度、停留周期很淺碟,新鮮感第一。

因此,企業必須抱持的創業思維,就是縮短產品的壽命週期,快速的推陳出新,但又要有獨家的商業模式與數位技術,才能滿足消費市場。

另一方面,企業必須在短時間內養出足夠的用戶數量,才能取得市場位置,導致創業初期一定會虧損,但卻能成功衝出市占率。

更重要的是,這樣的新經濟消費市場,不僅是一種「時間戰」,更是一種國際盤的商戰市場。新經濟的創業家們,需要以更快速的方式取得資金或發債,不只企業的成員要國際化,金主的組成結構必須國際化,以不斷電的方式提供後援,才能打得起這種商戰。

然而,台灣的資本市場結構還是老派的製造業經濟思維,習慣B2C線性的硬體製造,與新經濟的軟體服務大相逕庭,且上市櫃的企業規模以中小企業為主,產業分類對新經濟的著墨不多。

投資方無論是法人或一般散戶,偏愛眼見為憑的成熟性產業,習慣入袋為安,在台灣自家自給自足,對風險性投資的承受力有限。台股的資金規模也不夠大,一家新創企業若要在一個月內募得新台幣30億元,恐怕會排擠到其他企業的資金需求。

這一如我今年4月曾經在立法院財政委員會質詢過金管會主委顧立雄,台股有嚴重的「三缺」老化問題:缺乏知名企業在台掛牌,缺乏新創公司,缺乏軟體服務、AI等新經濟。

台灣要發展新經濟必須開放資本環境,藉由國際資本市場登高望遠

若思考PChome的「蝦皮之役」、M17「美國IPO之恥」為台灣上了一堂甚麼寶貴的課?從新創業者心態、台股結構體質到籌資的能力與經驗,仍與國際市場脫節。

對台灣新創業者來說,不管是透過IPO或私募,首要之務是能夠圈住國際性資金,藉由他們登高望遠,借力使力打入國際市場。所以,想打國際盃的新創業者必須重視與國際資本市場的溝通。

但這類國際級投資人多屬於法人機構,欣賞「膽大心細」的企業CEO(有創意、有遠見但沉穩謹慎),偏愛有中長期投資潛力的新企業,希望聽到一個好故事(商業模式),對法遵的要求也一絲不苟,不能便宜行事。

若要幫助新創業者圈住國際性資金,台灣的資本市場一定要國際化。但現在國外資金不願意進來台灣,也使得整個金融業都不夠國際化。這樣的惡性循環,不僅讓金融人才流失,也讓發展新經濟的重要金融支柱跛腳。

對於台灣的資本市場,政府若有決心要發展新經濟,必須改變資本市場封閉、台股的老化問題,鬆綁法規,打造一個歡迎獨角獸企業的籌資環境,包括開放「同股不同權」、即使沒有獲利也可以掛牌等,給新創企業更大的自由度。

再者,因為資本市場的封閉,台股老化,台灣多年沒有吸引國際資金的好標地,政府不妨思考繼續推動國營事業民營化,就像當年中華電信一樣,吸引國際資金,同時扮演母雞帶小雞的角色,結合新創來佈局東南亞國家。

另外,過去政府用租稅各方面的優惠,造就了許多成功的半導體產業,即使到現在,台灣半導體產業的全球市佔率仍有至少四分之一強。這些產業的獲利者或是經營者,能不能提供資金佈局下個世代的產業、來支持台灣的新創企業?都是國際化新經濟的重要力量。

本文授權轉載自:余宛如部落格

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

關鍵字: #PChome #直播
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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