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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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