Airbnb一季度虧損翻倍嚇壞投資人,但它不會淪為下一個WeWork
Airbnb一季度虧損翻倍嚇壞投資人,但它不會淪為下一個WeWork

Airbnb這個平台有很多人心目中的夢幻房間,芭比的屋子、唐頓莊園的臥房、懸崖上的透明泡泡屋、私人島嶼……一間間當地特色的民宿打動了用戶的心,讓他們記住了Airbnb這個平台。

打動用戶不易,打動投資人也不容易。自從Airbnb在一則簡短的公告中宣布「Airbnb宣布它預計將在2020年成為一家上市公司。」之後,Airbnb的任何動向都會和IPO聯繫在一起,引起投資人的關注。

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▲ Airbnb特色民宿
圖/ 愛范兒

不過這次的新消息很可能會降低投資人對Airbnb的信心。

The Information披露的一份報告顯示,今年第一季度,Airbnb的虧損較上年同期翻了一倍,達到了3.06億美元(約新台幣91億元)。Airbnb則在一份聲明中回應此報告「我們不能對這些數據發表評論,但2019年是對我們的房東和用戶都非常重要的投資年。」

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圖/ 愛范兒

這個消息很可能讓潛在的投資者感到了不安。畢竟有各個上市即崩潰的網路公司案例在前,還有WeWork這個估值暴跌的案例在後,投資者現在聽到「虧損」就心慌慌,跑得比兔子還要快。

甚至有人拿Airbnb和IPO「命懸一線」的WeWork做對比,擔心這個在過去十一年征服世界的民宿短租平台就是下一個被清算的獨角獸。但就目前的情況來看,Airbnb不會是WeWork。

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圖/ 愛范兒

如果你去看第一季度的盈虧報告,你就會發現Airbnb在銷售和行銷方面的投資增幅較去年同期成長了58%,這一支出增幅高於其他類別,比如產品開發增幅的51%,客戶服務成長了30%。

就此來看,Airbnb的財務狀況還是正常的,或者說我們可以找到合理的理由為它辯駁。畢竟初創企業在IPO前選擇在行銷上多換點錢也並不少見。

在Airbnb的支出較去年同期成長了47%的同時,它的收入也成長了31%,Airbnb還表示其2019年第二季度的收入「大幅」超過了10億美元(約新台幣306億元)。今年早些時候,Airbnb也對投資者說過2019年的預計收入將在46億美元(約新台幣1,406億元)至50億美元(約新台幣1,528億元)之間,增幅在28%至39%之間。

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圖/ 愛范兒

只是在the Information看來,廣告支出的大幅成長也可能是Airbnb的隱憂之一,它意味著Airbnb可能難以留住已有的客戶。雖然在Similar Web的一項研究中,Airbnb在歐洲和北美網站直接訪問量中所佔比例都要高於Booking和Expedia,但長期來看廣告支出仍是必不可少的。

不同於燒錢的WeWork,Airbnb連續兩年盈利

如果說前面還是再給Airbnb找理由,那我們也要找出一些例子證明Airbnb和一直在燒錢的WeWork所不同的。最直接的證據就是Airbnb已經證明了自己的盈利能力,它已經連續兩年實現盈利(EBITDA),商業模式顯示出了一定的可持續性。

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圖/ 愛范兒

總部位於倫敦的投資公司Amakor Capital在5月份給潛在投資者的一份報告中就預測,Airbnb今年的收入成長將達到41%(超過Airbnb自己的預測)。到2021年,其稅前、利息、折舊和攤銷前利潤率將達到25%。

而CNBC援引知情人士的報導也讓我們再次確認Airbnb不會是下一個WeWork。

這位不願透露姓名的知情人士表示,Airbnb還有30億美元(約新台幣917億元)的現金流(截至3月底約為35億美元,約新台幣1,069億元),並且他們從未使用過10億的信貸額度。

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▲圖片來自:Special Patrol Group
圖/ 愛范兒

過去這些年,準備IPO公司只要和科技網路扯上關係,他們就能夠擁有超出本身價值數倍的估值。當時的投資者願意燒錢換成長,他們相信贏家通吃,相信這些科技網路公司總有一天能扭虧為盈,為投資者賺錢。

但部分公司享受勝利果實的那一天卻永遠沒有到來。而現在,市場對所有暫處於虧損、燒錢保成長的公司都充滿了警惕,他們害怕這是下一家不會贏得比賽的公司。

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▲ 圖片來自:Leon Seibert
圖/ 愛范兒

之前扯著科技網路公司名號的企業獲得了不符自身的估值上市了。而現在,和科技網路相關的公司也需要面對投資人更審慎的目光檢視。

責任編輯:陳映璇

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #IPO #Airbnb #Wework
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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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