FinTech獨角獸Mollie不行銷、不急於收購公司,打造「支付界蘋果」靠哪2招致勝?
FinTech獨角獸Mollie不行銷、不急於收購公司,打造「支付界蘋果」靠哪2招致勝?

支付新創公司Mollie在6月22日宣布C輪巨額融資,以65億美元估值籌得8億美元的亮眼成果作收。Mollie是一家為企業提供簡單、能以應用程式介面方式,將支付服務整合到網站或App上的公司,現在已成為歐洲第三大金融科技獨角獸。

該輪融資由黑石集團的成長型股權投資業務——Blackstone Growth(BXG)領銜,EQT Growth、HMI Capital、Alkeon Capital和泛大西洋投資等都參與此次融資,曾於去年9月於B輪融資帶領Mollie成為獨角獸的TCV也在本輪繼續加碼投資。

Mollie
圖/ Mollie

從創立到開啟第一輪融資,經過漫長的15年

Mollie在2004年由Adriaan Mol在阿姆斯特丹成立,在這之前,Mol其實是全通路通訊平台MessageBird的創辦人,當時他想將支付服務整合到MessageBird上時,但他發現所有可用的支付產品,都很難以他想要的方式拿來使用,這讓他想建構自己的支付服務系統,並以自己在朋友群中的暱稱——Mollie作為公司名字。

在本輪融資前,Mollie其實僅有2輪融資,第一次融資是在2019年,當時僅籌得不到3,000萬美元的資金,獲得的關注度也不高;但在B輪融資時,Mollie已順利融到1.06億美元,公司估值也遠超過10億美元並成為獨角獸,而Mollie目前的服務地區則有荷蘭、比利時和德國等地。

至於為什麼在2004創立Mollie後,隔15年才開啟第一輪融資計畫,Mol接受《Techcrunch》的採訪時說:「 我是自己慢慢從內部建構起Mollie的前端、後端 。這是荷蘭的方式,花很長的時間一步一步引導思考,並讓你從中有所體悟,我認為這也是Mollie的基礎。」

Adriaan Mol
Mollie創辦人Adriaan Mol。
圖/ Mollie

因地制宜提供支付服務、整合支付歧異並提高易用性

Mollie的前期成長屬於慢工出細活,但後期在各面向的發展速度都相當驚人,更陸續達到許多里程碑,例如:公司估值飆升,有望在2021年處理約240億美元的支付,比起前一年僅處理約120億美元的付款,成長100%、每個月有120,000個活躍客戶,包括英國線上點餐外送平台戶戶送、聯合國兒童基金會、宏碁電腦和美國知名服裝品牌Guess等、每天更可增加400到500個新客戶。

對此,Mol解釋:「我們主要專注在中小企業——一個服務嚴重不足但市場廣大的客群,並幫助他們提高效率。而且我們也需要持續投資新產品,以保持競爭力,因為支付服務供應商的市場非常擁擠,像Stripe、Adyen等公司提供的服務與我們很類似,且它們在市場上很受歡迎、資金也充足,更預計開發更多工具,以擴大它的國際影響力。」

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圖/ Zapp2Photo via Shutterstock

延伸閱讀:全球金流都靠它、市值破700億美元超越瑞銀!荷蘭FinTech企業Adyen如何解決棘手的跨國支付?

不過,Mol認為Mollie在兩個關鍵面向贏過其他競爭對手。第一是,他們發現歐洲國家彼此雖然鄰近,但 一個國家的主流支付方式,其鄰國未必聽過,不同國家的消費者在購物偏好上也存在差異 ,例如:荷蘭消費者喜歡提前付款、德國人喜歡先買後付、在比利時則是由國際巨頭主導電商市場,而波蘭當地的電商零售業則佔據主導地位。

所以,如果計劃在歐洲擴張電商業務,了解這些差異相當重要,因此Mollie創建了歐盟電商指南,並提供符合在地化偏好的支付服務。在消費者和商家對於使用哪種支付服務的偏好較為碎裂化、分散的市場,這個操作策略的成果,證明不是所有客戶都只會選擇Stripe的服務。第二是, Mollie提供一個非常快速和簡易的支付整合服務,解決許多不同支付方式原先難以整合之問題,讓易用性提高 。」

因地制宜的提供服務與消弭各種支付方式的分歧,Mollie成功減少商家或客戶在最後關頭放棄結帳的情況,並換得更高的網站轉化率,Mol表示:「 這種轉化率通常可高達7% ,如果從進到網站到最後付款的整個過程都非常順利,那對使用我們支付系統的客戶來說,就是一筆直接收入。」TCV的合夥人John Doran也說:「易用性這點非常重要,要簡單到讓一個孩子也能使用它, 這個想法就好比是建立支付世界的Apple 。」

未來將專注於人才招聘與培訓

新冠肺炎疫情讓商品購買、服務費用支付、銀行業務和其他財務等進入數位世界,但曾在WorldPay工作十年、且在今年4月接手Mollie執行長一職的Shane HAppach認為:「單從支付數位化的興盛,並無法徹底暸解該領域,因為整個支付產業比想像中大且更加分散,而Mollie並不是市場上唯一的支付公司,更不是近期唯一賺錢的一家。 這產業唯一可靠的衡量指標是消費者支出,而它已從過去的10%成長到現在的15%–20% 。」

HAppach進一步解釋:「這也是為什麼即使Mollie已獲利,仍在計劃擴大產品供應、進軍核心業務區以外的歐洲市場,因為這樣我們才能與其他同業,進行更全面的競爭。」對於支付產業內的各家市佔率,HAppach也提出相關數據:「排名前10的業者占有50%的市佔率,如摩根大通、WorldPay、Fiserv、PayPal,但另外的50%則由其他5,000多名業者持有,例如Stripe就很令人驚訝的是在5,000多名之中,但這其實也是告訴每家公司這個市場有多大,以及有多少發展和整合的機會。」

Stripe
圖/ 截圖自Twitter

延伸閱讀:傳統銀行頻翻車、疫情成加速器,FinTech每兩年成長翻倍!如何讓華爾街買單?

Mollie的下一步是繼續建立與支付有關的服務 ,HAppach說:「我們看到傳統銀行不會對中小企業提供這類產品,因此我們在服務水平很低的中小型企業群體看到巨大的商機。來自我們核心市場裡的多數客戶,他們能獲的金融服務確實非常少,因此公司會專注在例如為客戶提供營運資金、發卡、費用管理或其他銀行業務。」

多數公司在規模達一定程度且收入穩定後,會開始收購其他小公司以擴大業務範疇,但HAppach認為:「 現在應該要專注於招聘更多優秀人才,加強商業產品和業務團隊,投資自己並以最好的方式為我們已擁有的客戶提供更好服務 。」事實上,Mollie也預計在接下來的6到9個月內,額外招募300名新人,而且也的確沒有透過行銷團隊或大規模投資來實現營收成長,到目前為止主要還是透過口耳相傳,黑石集團的投資也是因此而找上門。

資料來源:TechCrunchEntrepreneurMollie
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

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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。

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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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