許你一個好假期！本土研發的Funliday打造POI Bank讓你簡單規劃自由行|數位時代 BusinessNext

連假轉眼又到，許多人打算利用連續假期出遊散心，但「去哪玩」、「怎麼玩」等問題也隨之而來，成為自助旅行最大麻煩。如果行前沒將景點、交通、住宿等路線時間環環扣合，出遊時可能因重複查詢資料、交通狀況、迷路而浪費寶貴時間，讓原本排好的行程表毫無用武之處。對此，Funliday以 App 形式推出同名行程安排工具，希望能解決上述痛點，讓自由行變得更簡單。

Fun + Holiday = Funliday

Funliday是一個針對自由行旅客打造的旅遊規劃平台，無論遊玩地點是國內或國外，使用者只須提前下載App，自行新增想去的景點、拖拉進行排序，Funliday就會自動規劃出完整的路徑並計算交通時間，提供使用者更精確的排程體驗。

過往行前做功課的流程，不外乎是上網蒐集景點美食資訊、利用Google Map或他人遊記查詢景點之間的交通方式及時間、排定順序，最後將資訊統整到雲端文件與朋友討論。省去工具切換的瑣碎時間，Funliday支援多人共同編輯，且內建不同國家城市的熱門景點推薦，使用者可增減拖移行程、調整預計停留時間，系統也會根據變動進行相應交通、時間調整，就算出門在外臨時想變更行程，也不必擔心原本的排程被整個打亂。

「以前出去玩是我們追著行程表的時間跑，現在則是行程表要跟我們走。」Funliday創辦人黃韋力表示，顧及旅人出門在外未必隨時有網路，除了地圖呈現功能外，使用者於Funliday上的行程資訊、景點資訊與規劃出的路徑都提供離線瀏覽，連網後登入App即可自動同步雲端資訊。

「活下去」是創業之路唯一鐵律

從2014年產品上線，到2015年3月登上 iOS App store 首頁精選、最佳新App，Funliday在去年5月迎來一個做LBS服務（Location Based Service）都被波及的巨大挑戰──Google Map改變收費模式。換算下來，若Funliday 還想以原有技術架構維持之前的服務模式，每個月得付出 50 萬美金。面對這筆可能的鉅額支出，團隊重新檢視產品對使用者的核心價值：行程規劃，決定以數據為核心，以不同平台的地圖服務作為基礎提供服務。

2018 年 6 月，新版本的 Funliday App 首次迎來了非以 Google Map 為基礎，轉以不同地圖平台計算的行程規劃，仍免不了使用者無法接受而給低評的陣痛期。「一開始真的被罵得很慘。」黃韋力說。雖然如此，在觀察一個多月後，Funliday驚訝發現大家罵歸罵，使用率並無大幅降低，在App Store上的排名也依然能留在前20名左右。「我想，或許是因為Funliday真的滿足了使用者某部分的需求。」停下重整腳步，Funliday 討論出下一步解答：景點資料庫（POI Bank）。

自建景點資料庫，2B合作求雙贏

改版 App 時同步籌劃，將在 2019 年春假前正式上線的景點資料庫（POI Bank）已蒐集2500萬個景點，支援十五種語言，期望未來透過景點改善計畫讓使用者亦能參與編輯相關資訊，他們的POI Bank就能更加完整。

「一開始上架一定會被批評的，大家會覺得景點不夠多或不夠好玩。」黃韋力笑道，趕在年前上架對Funliday而言是很好的測試機會，不過這也讓整個團隊都沒法好好過年。他也直言，POI Bank確實還需持續優化，但未來可能的相關應用除了to C 以外，更可能成為to B的經濟資料庫。

「舉個例子，若我們從觀察用戶的數據資料，發現這個假期許多人計畫去某觀光景點，也許就能跟該觀光景點合作，提早讓店主掌握狀況預先處理，提供更好的旅遊品質給民眾。」黃韋力進一步指出，透過 Funliday 所累績的大量數據與資料，分析出有價值的資訊提供給旅遊業者做日常營運與未來規劃之用；或者是與旅遊服務合作，導購旅遊商品或線上曝光等，這對彼此來說都會是一個雙贏的結果。

不求做廣，先求做好

2018年底，Funliday融到 800 萬資金，黃韋力選擇將資金用在人事成本上，並計畫於 2019 年暑假後開啟下一輪募資。下一步，Funliday 將專注於 POI Bank 再優化，也會盡快將全功能 Web 版本上線，給使用者更完善的體驗。「目前我們的DAU(Daily Active User)超過一萬，註冊用戶則在 60 萬人左右。」黃韋力表示，Funliday 的目標是成為全世界的旅遊社群平台，目前的行程規劃就是第一步，希望能先將這塊做好做滿。「旅遊產業真的很大，我們還不敢想 all in one，先將行程規畫這個核心做到最好，才是現在要做的事。」黃韋力說。

創業快問快答

Q：要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？

產品行銷與推廣

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？

堅持以使用者為中心做出好的旅遊規劃服務。
Funliday擁有最少的團隊資源，但卻做出了台灣最大的行程規劃服務。
於2018年底募得了第一筆外部資金(天使輪)。

Q：最主要的客戶群？

主要客群定位於會喜歡自助旅遊的旅者、年齡於18-35之間。

團隊資訊

公司名稱：趣放假股份有限公司
成立時間：2017/3/15
產品名稱：Funliday - 旅遊規劃
上線時間：2014/9/1
團隊人數：4人
官方網站｜新創資料庫

本文授權轉載自創業小聚

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。

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。」

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。

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。