Appier第三季營收再創新高、上修財務預測!企業自有數據成趨勢
Appier第三季營收再創新高、上修財務預測!企業自有數據成趨勢

Appier於今(11)發布截至2021年9月30日的第3季營收成果,延續第2季財報的強勁表現,本季多項指標都刷新了歷史紀錄。

Appier創辦人游直翰
Appier執行長游直翰。
圖/ Appier

包含第3季的營收年增50%,創下歷史新高的32億日圓,「我們對於第3季的營收成長評價很高,因為相對於去年第3季較高的基期,仍維持50%的年增率相當不容易。」Appier執行長游直翰說,「主要成長動能,是因為客戶用Appier的產品越多、產生的數據就越多、預測也就越準,客戶就會持續使用,打造出一個正向的成長循環。」

營收、NRR、客戶流失率、客戶淨增加數皆創下新高

其他創下歷史新高的數字,包括NRR(Net Revenue Retention,淨收入留存率)提升至126.2%,超出原先預期。NRR指的是淨收入留存率,主要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。當客戶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。

在客戶流失率方面,降至0.76%,創下歷史歷史新低;同時第3季客戶數增加了73個、總客戶數達1,016個,創下季度最高客戶淨增加數。在EBITDA利潤率(稅息折舊及攤銷前利潤率)方面轉正,達成Appier歷史上首次季度盈利。

東北亞客戶依舊是對Appier全球營收貢獻最多(64%)的區域,其次是大中華區(26%)、東南亞(7%)和其他市場(3%,主要是來自美國)。游直翰也透露,中國客戶有不小的成長,但Appier瞄準的不是中國內部市場,而是服務中國企業出海的AI與數據需求。

也因為各方面的好表現,讓Appier再次上修財務預測,從117億日圓上修至123億日圓。此外,Appier公司人數已達540人以上,仍將持續擴大招聘。

第一方數據重要性提升,更仰賴AI而非第三方數據庫

游直翰也提到關於未來趨勢的觀察:「第一方數據的解決方案(對應Appier產品AIXON)會愈來愈重要。」

簡單來說,過去企業在數據處理上仰賴比對第三方數據,但隨著隱私權的提升,第一方數據,也就是企業自有數據的重要性不斷提高。Appier過去就專注於利用AI進行相關的預測,「預測而非比對,不依賴第三方數據建立用戶輪廓,是未來重要的技術。」游直翰說。

舉例來說,一名消費者正在搜尋棒球相關內容,包含「MLB紀念品」、「聖路易」、「比賽結果」之類,透過AI即時運算、預測,可以推測該名消費者可能是棒球迷,可以推播比賽票券、美國旅遊或健身產品等。

游直翰也用了一個更簡單的例子來說明:「當你識人無數之後,看到一個人就能夠大致了解他,不用再去問別人了。」他也認為,過去企業普遍忽略讓手中的數據發揮力量,「但這會是未來數位發展的根本之道。」

責任編輯:錢玉紘

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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