「新創提案」就該這麼寫!八大重點抓緊投資人的心
「新創提案」就該這麼寫!八大重點抓緊投資人的心

每次參加完創業創意競賽的評審,就會想要再說說我習慣的提案邏輯。

你千萬要記得,你在進行創業提案時,現場沒有人會對產品熟,只有你自己最熟,所以我都會建議要從用戶思維,參考以下邏輯去思考。這套邏輯,也是SoWork在幫客戶定義新市場時,其中一種提案邏輯思維。

讓聽者認同市場有需求

我分為兩大部分來說明,前半段要點出外部市場的機會點,後半段則是要證明只有自己能做得到。

1.品牌願景

創業者的願景,往往是投資人很關切的事情,這個品牌願景是否打動人心,這個創業者是否講到自己很感動,會影響到現場的氛圍。品牌願景可以很有氣勢、很宏大、很理想,但在思考品牌願景的過程,也要你藉此為自己想想,這個市場上為何需要你這個品牌?你的願景是什麼?對消費者的價值為何?

2.小眾市場的選擇

在眾多人口當中,你看準的是哪個小分眾市場?那個市場的人口有多少?是在增長或減少中呢?為何選擇這個市場而不是另一個?

會希望你思考這些的原因,是許多人在創業剛開始設定的目標市場,往往會野心過大,這樣的情形會造成產品的設定目標過於發散,無法確實聚焦目標客群。而當顧客輪廓定義不明確時,不論產品的推銷成功或失敗,都會在之後難以有優化方向。

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創業若沒有設定目標市場,會造成目標過於發散,不但難以進行後續優化,消費者也難以了解產品定位。
圖/ quinky via Shutterstock

3.關鍵解決的痛點

你的產品能為這群「小眾」解決什麼問題?沈澱一下自己的心情,不要多,一個點就好。也不要包圍一大堆物聯網、元宇宙等虛華詞彙,只要能幫忙客戶解決一個情緒或功能痛點就好。最好能加上這個痛點的相關數字支持,可以讓整個解決方案看來很有希望。

我曾有個客戶,想要從國外引進能舒緩精神的外敷藥產品,當時所面對的問題是,這個產品對台灣人來說是否需要?能解決到哪些痛點?對於產品也不甚熟悉的我,就必須靠監測系統的數據,來了解網友的需求與討論現況。

而後根據社群監測的數據統計,可以發現在討論的聲量中,所被提及該產品成分最大的功能是緩和壓力和疼痛,也常被用來用作輔助及緩解其他療法的副作用。於是,產品能解決的痛點找到了,這個產品的需求也立即被對應到了。

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「公司是為了解決客戶問題的。」這個問題不需要多,即使只有一個,只要能真正解決顧客的痛點,就有發展性。
圖/ shutterstock

4.響亮的產品名稱(或概念名稱)

關鍵解決痛點講完後,就可以說出你計畫要做的產品名,最好是響亮亮,並且名字有對到關鍵通點;也由於前面已說明清楚市場與客戶需求,照理講,此時聽者也應該會覺得這些人的確需要這個產品。

實際的進程規劃比理想還重要

前半段講的是如何推展產品,後半段重點則是,你該如何證明自己的能力。要記得,創意提案時,提的不只是產品,創造這個產品的你也是提案很重要的一部分。

5.成功所需的關鍵能力

當聽眾認可產品後,接下來最關心的,就是要怎樣才能讓這件事成功!這件事要成功,需要什麼樣的能力資源,而你是否具備這個能力資源?

這時,可以介紹團隊了,你和你的團隊必須要有能解決用戶問題的核心能力,以及進攻這個市場的關鍵策略。在這部分的呈現裡,必須清楚呈現團隊裡的每個人的專長與可支援發揮項目。

6.組織戰的進程規劃

在規劃產品進程上,則要明白,沒有任何產品可以一步到位。你必須逐步規劃,並說明如何從現有核心競爭力,演變到逐漸理想的競爭力。而定義競爭者時,須從不同視角來定義,才可以有不同的視野。

另外,在搭配進程的推廣計畫裡,也最好要包括小市場的測試計畫。沒有經過市場測試的產品,就像沒有訓練就上場的選手,失敗率高得可怕,千萬不要抱著「一定會有人買單」的想法,而忽略市場測試的重要性。許多產品的失敗,往往最大原因不是資金不足,而是生產者不夠了解市場。經由小市場測試,才能不斷修正調整方向,並驗證產品在市場需求上的可能性。

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創業不是一朝一夕的事情,故完整的進程規劃是十分重要的。
圖/ Pexels

7.預估最糟狀況

不論在市場推出或財務的預估上,都必須要以最壞打算來做考量,比如在市場推出時,可能會遭遇被大咖模仿、用戶行為大轉變等情況,你必須要有因應這些最壞情形時能做出的應變方法。

8.認真的財務預估

財務上,必須「高估成本,低估收入」,評審都看得出來,你是隨便預估還是認真預估,當一個人越認真要做這件事情的時候,就該更認真地預估成本和收入.在計算過程當中,投資人也更清楚你所需要的資金缺口是多少,而投入後會獲得的預期報酬是多少.

最後,結語在你的願景。

這些項目看來不少,或許可以很快講完,但計畫起來也不簡單。最難的是如何從用戶思維開展你的計畫,並盡可能排除生產思維的簡報(就是那種沉浸在自己開發產品喜悅的超強自爽簡報)。提案過程應不斷刪除,力求簡潔,不需要的就斷捨離。這個過程,也是希望每個創業者能好好思考過未來,再開始行動,不要浪費自己的青春。

以上,提供大家初步的參考,上面例子更詳細的說明可以看看我的書《數據為王》,若有進一步需要,當然也可找我們。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:吳佩臻、侯品如

關鍵字: #創新創業
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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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