訂閱數破千萬,交友App龍頭能發財嗎?
訂閱數破千萬,交友App龍頭能發財嗎?

在歐美疫情嚴重、長期大封鎖下,有更多空虛寂寞「覺得冷」的人,會打開交友App左滑右滑,尋找能傾訴心聲、能進一步互動的對象。受惠於時勢,美股代號MTCH的Match Group(也就是號稱約炮神器Tinder的母公司)從今年股災底部,股價已經漲了超過100%。

Tinder一直常居App營收榜單的前幾名,是用戶最肯花錢的App之一,是2019年全年用戶在上面花最多錢的App,甚至高過了Netflix。

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Sensor Tower公布的2020上半年App營收數據排名,Tinder和YouTube與TikTok分別占據前3名。

根據國際知名數據調查公司Sensor Tower公布的2020上半年App營收數據排名,Tinder和YouTube與TikTok分別占據前3,顯示疫情大封鎖時,大家除了在家看劇、玩遊戲,花最多錢的就是線上約會社交。約會網站Dating.com的報告指出,疫情期間全球線上約會的數量整體上漲了82%,Tinder的對話時間則增長了10%~30%。

根據2020年第二季財報透露,Match Group的訂閱用戶首次突破1,000萬,其中600萬是來自Tinder的用戶,其第二季收入同比增長了12%,達到5.55億美元,超過了華爾街的預測5.2億美元。每股0.51美元的利潤增長了13%,遠超每股0.45美元的預期。

Match Group地毯式布局,攻占全球6成線上約會者

Match Group作為線上約會App龍頭,靠著持續的策略性併購,有非常完整且高度區隔的產品線,分散在不同的族群、地區和約會目的之中,包含通用的社交App「Tinder」,專攻認真經營與婚戀市場的Hinge、主打黑人社群的BLK,以及鎖定拉丁族群的Chispa,營收都以3倍速在成長。

Match Group更收購專注於穆斯林社群的交友平台Hawaya,作為另一個集團未來的用戶增長點,會在中東、亞洲和西歐推行。

此外,歐洲約會巨頭Meetic,與瞄準50歲以上年長者的社交平台OurTime,在日本領先的Pairs與在印度、德國、土耳其用戶都顯著成長的OkCupid,4款都是Match Group旗下收購或自研的產品。

Match Group的第二季財報指出,全球有60%的線上約會活動,是從該集團旗下的產品開始的。北美App下載量排名前10的約會App,除了第二名的Bumble是比較大的對手之外,其他都是該集團的產品。

做得太好也不行?交友App的「自毀」邏輯

交友軟體的營收來源,主要是廣告、付費功能或訂閱服務。

在常見的付費功能中,用戶可直接花錢購買更多功能,以增加自己與其他用戶配對互動的可能性。而Match Group一對多的直播功能,已經在交友App「Plenty of Fish」鋪開,也在包含Tinder在內的多個平台,啟動一對一視訊對話,來增加用戶的黏性和使用率。

Tinder一直以來就是透過不斷收購產品、壯大產品線,擴大營運規模。

其他比較小眾的平台,因為精準區分受眾,也有增速比較快的成長,像是婚戀平台Hinge在2019年用戶就成長了220萬,每用戶平均貢獻度(ARPU)同步增加了60%,變現能力強。

Match Group的國際市場增長則明顯快於北美市場,在2019年第二季時,其北美和國際用戶都在450萬左右,但2020第二季北美的訂戶成長4%,國際市場的訂戶則增加了17%、來到了536萬。

自2015年上市以來至今,Match Group的營收年複合成長20%,營業利益年複合成長28%,雖然成長速度不算飛快,但卻一直在「惦惦發財」,股價也持續走高,畢竟線上約會已經是個長線持續的大趨勢,作為龍頭的Match自然是其中最大的贏家。

疫情雖然擴大了用戶規模,但Match Group的第二季財報顯示,其ARPU維持在0.58美元,用戶並沒有因為在家時間長、使用時間變多,而更有意願付費訂閱,或購買額外的功能。事實上,用戶可能因為對經濟前景不看好,先砍掉不必要的線上約會付費功能支出。

作為有「明確目的」的一款App,約會功能做得愈好,就會離產品生命周期的終點愈近,當用戶找到了交往對象就可能捨棄這個App、往即時通訊軟體走去;所以很多約會App會開始強調社群互動的屬性,不只包辦用戶彼此「從陌生到相識」,還能有長期維繫、經營的虛擬場域,才會有更多可能從中榨出更多錢。

Match官網
Match旗下產品涵蓋許多不同族群用戶。

責任編輯:陳建鈞

(本文內容同步刊載於《數位時代》第316期,2020年9月號雜誌)
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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