【圖解】Appier東京上市,盤中一度飆漲37%!7大關鍵數字拆解台灣獨角獸
【圖解】Appier東京上市,盤中一度飆漲37%!7大關鍵數字拆解台灣獨角獸

2021.3.30更新

Appier今(30日)在東京證交所上市交易,定價每股1,600日圓,30日開盤以2,030日圓開出,大漲27%,盤中一度飆漲37%至每股2,198日圓!該公司在首度公開發行股票(IPO)以定價區間最高值籌得298億日圓(約2.73億美元,新台幣77億元)。

Appier的股東包含台灣的聯發科、聯電創投,另外還有印度紅杉資本、軟銀集團等。以下就透過圖解,來認識這隻台灣獨角獸!

Appier(沛星互動科技)即將於30日在日本東京證交所的Mothers板掛牌,公開價格為1,600日圓,讓Appier的市值衝至1,598億日圓,約為14.6億美元,跨過「獨角獸」的10億美元門檻。

透過Appier的上市申請報告書,《數位時代》總結了7組關鍵數字,從營收、虧損到客戶流失率,解析讓台灣新創為之振奮的Appier上市狀況。

Appier
圖/ 蔡仁譯攝

圖解Appier上市關鍵數字

Appier IPO

此外,Appier也特別提到「NRR」,2020年的NRR為118%。NRR是指淨收入留存率(Net Revenue Retention),用以了解同一個客戶群體,在上一年度及本年度的付費變化。

願意付錢買更多產品、更低的顧客流失率,都能夠提高NRR的數值。Appier是服務企業端的公司,NRR能維持在100%以上,甚至高達118%,與其他SaaS公司的比較來看,都是相當不錯的表現,代表客戶流失率低,且既有客戶願意掏錢買更多的產品。

Appier到底是做什麼?一張圖看懂

Appier業務
Appier產品線。
圖/ Appeir新規上場申請のための有価証券報告書(Ⅰの部)

延伸閱讀:「決策像獅子、行動像獵豹」笑著駕馭獨角獸的人—專訪Appier游直翰

Appier旗下共有4個旗艦產品:CrossX、AIQUA、AIDEAL、AIXON,從獲客、互動、再行銷與資料整合都有相對應的產品。

CrossX是Appier最早提出的產品,以深度學習技術,協助客戶預測並找出高終身價值的消費者,可以減少耗時費力的人工測試。

AIQUA則是Appier在2018年收購印度新創QGraph後所推出的顧客行銷平台,可以在多個渠道中建立與消費者互動、溝通的自動化訊息。

AIDEAL來自於Appier收購的日本新創公司Emotion Intelligence,為電商解決方案,可以自動區分受眾與真實的購買意向,向其發放優惠券來提升轉換率。

最後是資料科學平台AIXON,用來整合現有的消費者數據,協助行銷人員了解消費者,並應用各種AI模型,預測消費者未來的行為動向。

對於Appier來說,海外收購除了擴大產品線之外,更重要的是有機會囊括更多的海外客戶。

而Appier的說明書中也寫道,為了確保優秀的人力、拓展業務基礎,才會決定上市擴大資金,選擇日本,則是因為日本是Appier營收占比最高的地區,希望能在此上市提高市佔與知名度。

日本的Mothers版是什麼?

東京證交所Mothers
圖/ 東京交易所集團

Mothers是服務高成長潛力新興企業上市的版塊,截至2021年1月,共有344家企業於Mothers板上市。先前號稱日本最強獨角獸的二手拍賣平台Mercari,就是在2018年於Mothers板上市。

登錄Mothers板必須符合以下規則:總市值在10億日圓(或1,000萬美元)以上、股東人數200人以上、流通股市值5億日圓且比例在25%以上、持續經營1年以上方可申請,相較於市場一部、市場二部的規範較為寬鬆。且在符合一定的規範後,也可申請登錄市場一部或市場二部。

延伸閱讀:🎧日本也買單的台灣獨角獸配方🎧

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Appier
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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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