加大金融科技比重,歐買尬董事長換上綠界科技林雪慧
加大金融科技比重,歐買尬董事長換上綠界科技林雪慧

遊戲營運商歐買尬於昨(18)舉行股東會,全面改選董事及獨立董事,同時於19點發布董事長異動訊息,歐買尬的創辦人暨董事長林一泓任期屆滿,由旗下綠界科技董事長兼總經理林雪慧出任董事長。

林一泓才於2018年8月辭去歐付寶金融科技董座,接位者同樣為林雪慧。據媒體報導,主因旗下綠界科技預計2020年上櫃,但因林一泓被以內線交易起訴,根據主管機關規定,申請上市櫃時之董事、監察人、總經理或實質負責人於最近三年內,有違反誠信原則之行為者,可被列為不宜櫃檯買賣。

遊戲業務持續發展,將加大金融科技比重

在股東會上,尚未卸任董事長的林一泓表示,未來將加強今年3月從綠界科技轉換至歐買尬的「區塊鏈金融服務CryptoDT」,推出區塊鏈遊戲點數,並預計在歐付寶App中添加新功能。

歐買尬也向《數位時代》表示,未來在遊戲業務持續發展的同時,會增加金融科技(金流服務)的比重,將倚重董事長林雪慧過去的經驗。而卸任董事長的林一泓將持續擔任歐付寶電子支付股份有限公司的董事長。

歐買尬2019年第一季營收為2.45億元,較去年同期1.73億增加40%;在淨利部分則為891萬元,去年同期淨損4,000萬;雖然每股稅後仍虧損0.26元,較去年同期每股虧損0.75元在數字上已有進展。

歐買尬表示,去年的虧損主要是支付業務與遊戲產業的慘況,今年第三方支付業務成長與遊戲虧損減緩連帶降低虧損。不過,更細部的第三方支付成長的原因,歐買尬則表示還需與子公司討論,目前不方便透露。

歐買尬看好老遊戲情懷、區塊鏈點數平台

為持續往第二季轉虧為盈的目標前進,歐買尬除了區塊鏈遊戲點數之外,預計還推出區塊鏈點數儲值解決方案,擁有完整的線上儲值服務,也會對遊戲廠商開放API。其中一個原因是為了透過區塊鏈技術,以及KYC完整實名制、身份驗證、符合金融法規的AML來降低遊戲點數詐騙的亂象;提供遊戲廠商API,有望讓遊戲廠商免去點數卡通路費,進而提升遊戲廠商的毛利。

不過,仍要看有多少遊戲用得上相關的區塊鏈點數,流通率才是歐買尬未來面臨的挑戰。

螢幕快照 2019-06-19 下午5.45.54.png
《妖怪鳴歌錄》為歐買尬改編台灣小說的自製遊戲,以台灣妖怪作為遊戲主軸。
圖/ 妖怪鳴歌錄

在遊戲產品方面,歐買尬也緊握區塊鏈,預期4月將推出區塊鏈概念遊戲《挖礦星球》,讓玩家可以體驗虛擬貨幣的挖礦遊戲。還有改編自台灣本土作家何敬堯小說,以台灣民間傳說的各種妖怪為主軸,歐買尬耗時兩年開發的自製遊戲《妖怪鳴歌錄》;以及下半年將代理《瘋狂坦克》手機版,過去曾在台灣取得相當好的成績,將成為遊戲業務營運的重點。

在歐付寶第三方支付方面,今年2月宣布在台北上線智慧停車功能,新增車籍資料後就能在台北市指定的停車場(共超過60處)無卡進出,直接App自動扣款。並在今年5月提供行動支付App綁定中華郵政帳戶的功能,提供給消費者更多的選擇。

關鍵字: #支付科技
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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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