擺脫兄弟鬩牆劇情!澳洲軟體大亨如何靠小團隊銷售,打造受特斯拉、NASA青睞的管理軟體?
擺脫兄弟鬩牆劇情!澳洲軟體大亨如何靠小團隊銷售,打造受特斯拉、NASA青睞的管理軟體?
2020.12.02 | 3C生活

在利潤動輒上看億元的科技世界裡,昔日戰友因利益翻臉的事件似乎層出不窮,從Facebook到Snapchat,都存在著相似的歷史。然而,兩個好友共同創辦、執掌一間數十億美元的公司,卻從未兄弟鬩牆的機率有多大?

共事近20年,史考特.法夸爾(Scott Farquhar)和麥克.坎農–布魯克斯(Mike Cannon-Brookes)之間的患難真情,幾乎可以說是科技界的珍貴奇蹟。

Atlassian
圖/ 截圖自Atlassian臉書

延伸閱讀:傳錯照片的失誤成就Snapchat,擄獲5千萬Z世代的心!為何霸氣拒絕祖克柏天價收購?

以「不用穿西裝」為創業目標,甫推出軟體便獲NASA、特斯拉喜愛

他們的緣份起始於大學時代,皆為新南威爾士大學的獎學金生。2002年,兩人以「不用穿西裝上班、年收入超過48,500澳幣」為目標,並利用信用卡貸款一萬美元,作為初期種子基金。在教授、父母和同儕都不看好的情形下,成立澳洲罕有以科技為導向的新創公司Atlassian。

Atlassian創辦人
左為Mike Cannon-Brookes,右為Scott Farquhar。
圖/ 截圖自Atlassian臉書

對於接不到訂單的經營初期,史考特表示:「我當時住在分租公寓裡,每天吃泡麵過生活,幾乎沒什麼可失去的。」對史考特而言,年輕是他當時最大的本錢,直言他當時最大的可能下場,就是搬回家和父母一起住。

Atlassian的產品旨在幫助商業團隊合作的更順暢,包含整體企業的運作。該公司第一款專案管理軟體Jira,就受到NASA或Tesla等知名公司喜愛。

有別於其他新創企業,快速賣出產品的壓力累積為成功的關鍵之一

2017年,Atlassian以4.25億美元的價格,收購Trello。Trello是協作式的專案管理工具,可以將待辦事項、欲追蹤項目或資源等,放置在視覺化看板上,以供團隊所有人使用。2019年,Trello的訂戶來到3,500萬人,其中付費用戶為13萬人,為Atlassian提供了可觀的收入。

延伸閱讀:澳洲軟體公司Atlassian以4.25億美元收購專案管理軟體公司Trello

不同一般初創企業,初期四處募集資金的創業模式,Atlassian自2003年接到第一筆130萬美元的訂單後,便不斷至早可快速賣出的實用產品,用以支撐公司開銷,直到2010年,才獲得第一筆來自Accel的6,000萬美元的巨額融資。

「我們沒有風險投資做靠山,因此不可能花兩年的時間研發軟體,當務之急是盡快賣出東西。當市場上沒有簡單易用的產品時,我們就出產這類型的產品。」史考特認為,產出可賣產品的時間壓力,是促使公司成功的關鍵原因之一。

科技業的罕見例子!營收幾乎仰賴優質產品與客戶口碑

Atlassian另一個特別之處是銷售團隊規模很小,多數業績來自客戶來官網訂購。Atlassian直接將產品相關價格直接顯示於網站之上,因此毫無折扣或講價的空間,所仰賴的是便宜的優質產品和客戶滿意的口碑。根據報導,該公司的銷售團隊貢獻營收占比僅19%,在科技產業裡相當罕見。

2019年截至6月的財報顯示,Atlassian收入增長37%,來12.1億美元。而在今年初,該公司股價上漲了45%,更在今天5月,創下182.60美元的歷史新高。由公司歷程可見,Atlassian的成功,獨特的營運理念,佔據了相當的分量。另一方面,兩位共同創辦人的合作無間,無疑也是關鍵要素之一。

親密戰友共同掌舵,令各界期待Atlassian的新高度

許多人以為互補才能產生良好的合作經驗,其實不然,兩人在受訪時都表示,相似的生命歷程和技能,才是使合作良好的主要原因。史考特和麥克都具備單獨經營公司的相同能力,但又不完全重疊,這使他們能夠互相支援對方目前正在執行的事項,亦或是偶爾分開執行部分業務。

麥克提到,制定決策時,兩人60%的意見會互相重疊,其餘40%則為融合雙方看法後的結果。「我們當然經歷過一些起起伏伏的時刻,這種時刻不脫雙方的誠信和坦白程度,不過幸好我們兩個都很厚臉皮,因此誠實度可以說是相當的高。」麥克如此描述兩人之間的關係。

Constellation Research的技術分析師Ray Wang認為,史考特和麥克的親密友誼,是Atlassian的制勝要素。時至今日,即使兩人各自結婚生子,仍當起鄰居,並且特地在中間的圍牆上鑿一個洞,讓各自的孩子能夠爬到隔壁一起玩耍。

Atlassian創辦人
左為Scott Farquhar,右為Mike Cannon-Brookes。
圖/ 截圖自Twitter

這對好戰友的成功故事,在爾虞我詐的科技產業裡十分寶貴,未來這對親密戰友還能將Atlassian帶到何種新的高度,各界皆拭目以待。

責任編輯:文潔琳
資料來源:Business InsiderMediumSmart CompanyBBCCNBCForbesTechcrunch

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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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