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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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