專訪 | 一款行程規劃App,網站成交金額破億元!讓旅遊數據成功變現,Funliday的方法是?
專訪 | 一款行程規劃App,網站成交金額破億元!讓旅遊數據成功變現,Funliday的方法是?

旅遊行程規劃App,是每一年都能看到、每一年都有人陣亡的題目。就算到了今時今日,在市場上隨手就能列出10家公司提供類似服務,表面看似進入門檻低,實際上因為使用者需求繁雜、技術要求、市場競爭激烈等因素,導致失敗率特別高。

但新創Funliday活下來了。2024年至今,Funliday在台灣地區的月活躍用戶數突破百萬,網站商品成交金額(GMV)接近新台幣1.8億元。

「我們終於找到流量變現的方法。」共同創辦人暨執行長黃韋力分享。

工程師創業:傳統用Excel、Word規劃旅遊「太冗長」

Funliday成立於2017年,最一開始創業的原因很單純,黃韋力熱愛出國自助旅行,卻找不到一款真正好用的旅遊行程規劃工具,「我觀察周遭朋友規劃旅遊的方式,都是先上網找旅遊資訊、加入書籤,再利用Word、Excel來安排行程,這是一個多冗長的規劃期?所以我一直在思考,能不能研發一個好的數位工具,幫助旅客更輕鬆地安排行程。」

黃韋力說,Funliday的存在,是要讓使用者直接透過手機App瀏覽旅遊景點和訂房平台,接著可以任意拖拉景點來安排行程。此外,App內建路徑規劃功能,避免使用者在旅遊過程中迷路。

Funliday的App介面。.jpg
Funliday的App介面。
圖/ Funliday

當確定App的月活躍用戶數能穩定維持在7萬多名後,黃韋力索性辭去原本工程師的工作,全心投入創業。

然而隔年(2018),黃韋力就見證第一批競爭對手死亡。

「我們(指旅遊行程規劃App)過去習慣透過API串接Google景點數據,但從2018年底開始,Google要跟我們收費。」黃韋力回憶:「以我們的流量,一個月需要支付50萬美元,這誰扛得住?」

最後,繼續留在市場的競爭者分成兩種類型:一種是願意支付高額費用的公司,另一種則像是Funliday,選擇自力更生,利用網路爬蟲技術來自動抓取和累積景點數據。

「資料從蒐集、清理、檢視、分析,再到形成推薦與搜尋結果,需要長時間累積,」黃韋力坦言,團隊在前期熬得很辛苦,處在不斷燒錢的狀態:「但現在,我們累積3,500多萬個景點、支援12種語言的景點資料庫,可以做到精準的旅遊景點推薦,是我們最大的競爭優勢。」

因為辛苦累積的龐大用戶數據,才有辦法兌換成公司營收。

Funliday流量變現方法:分銷、導購

黃韋力分享,Funliday從2023年底驗證流量變現的方法,首先是與知名景點單位合作,例如農場、遊樂園,進行門票分銷,「我們先做小規模測試,確認用戶會不會在Funliday平台購買商品,結果第一個月就賣到新台幣100多萬元,我想這樣的商業模式是可行的。」

除了分銷,另一種變現方式是「導購」

原因是,以Funliday目前10人團隊的人力來看,「分銷」最多只能支持20件旅遊商品,很難覆蓋上萬種旅遊產品。「(上萬種旅遊產品)意味著我們要花費更多的客服跟金流成本,說實在也打不過現存的幾家大型OTA(旅遊網站)。」黃韋力表示:「最有效率的方法就是做『導購』,先在Funliday平台投放、推薦旅遊產品,再將用戶導向OTA網站完成結帳,彼此是合作關係。」

根據Funliday團隊分享,現在已經與多家平台建立導購分潤機制,包含Trip.com、agoda、Booking.com、Klook、KKday、格上租車等。

兩種商業模式仍處在起步階段,但公司的營收成長幅度明顯。黃韋力分享,單看台灣地區,截至今年5月,網站成交金額已經超越2023全年表現,預計在年底前有機會接近新台幣2億元,也即將完成單月損平的里程碑。

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Funliday共同創辦人暨執行長黃韋力。
圖/ 蔡仁譯攝影

Funliday海外市場第一站,看好日本市場潛力

「現階段,Funliday的發展重心是持續將流量變現,接著拓展海外市場。」黃韋力表示,將以日本作為海外第一站,考量現有的150萬名月活躍用戶,台灣用戶約占80萬人,日本用戶占30~40萬人左右。

「日本市場在某種程度上帶有運氣成分,我們最初是透過一篇日本用戶推薦文章,才有機會在當地獲得曝光。」黃韋力說道,當務之急,是制定具體且有效的海外行銷策略,以確保流量持續增長,目標是在明(2025)年將日本地區的月活躍用戶從40萬提高至100萬名。

「2C的軟體市場很難做,所有人都期待第一天就能變現獲利。現實是,要有足夠流量才可能變現。」黃韋力坦言,在實際變現前充滿不確定性。如今成功跨過創業第一道檻,在未來的挑戰只多不少,如何留住用戶、維持技術競爭力以及管理內部資源,會是Funliday團隊需要一一破解的關卡。

Funliday(趣放假)

成立時間:2017
主要服務:旅遊規劃行程平台
近期成績:2024年8月完成新台幣2,500萬元的Pre-A輪募資,月活躍用戶數(MAU)約150萬名,今年累計網站成交金額(GMV)約1.8億元

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責任編輯:林美欣

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以AI驅動智慧轉型  中華電信打造產業升級新引擎
以AI驅動智慧轉型 中華電信打造產業升級新引擎

人工智慧技術正在加速企業的進化。中華電信早在2016年就制定了AI策略,不僅用來優化自身營運,還透過「內服外推」的策略,將實戰經驗轉化為產品與服務,例如智慧客服、法遵審閱和跨國語譯等,幫助企業在AI 2.0時代掌握人機協作的優勢,發揮AI的最大綜效。

從辨別式到生成式AI技術 驅動人機協作新紀元

2016年,AlphaGo的出現象徵著辨別式AI技術的成熟。人工智慧不僅能「看懂」、「讀懂」,甚至能「聽懂」人類的語言與行為,讓語音辨識、影像分析、文字理解等應用進入金融、製造、醫療與安防等產業。例如,金融業利用辨別式AI優化信用評估、詐欺偵測與風險管理;醫療業提升診斷疾病的能力;製造業用於品質檢測與預測性維修;安防業則透過人臉辨識與行為分析提升安全性。

隨著生成式AI與大型語言模型(LLM)的迅速發展,AI 2.0時代隨之而來。現在,不僅文本、圖像、影片、聲音、程式、數據與物件可以自動生成,還催生了代理式AI的出現。中華電信研究院院長蘇添財表示:「從辨別式AI、生成式AI到代理AI,人工智慧不僅具備成熟的數據分析、影像識別、語音合成能力,還具備語意理解能力,更重要的是,正朝著認知智慧邁進,能理解、思考、學習以及創新,開啟了人機協作的無限可能。」

然而,相較於個人使用者對生成式AI的積極採用,企業在導入AI方面仍較為謹慎。多數企業會從相對明確、風險可控的場景開始,例如客服自動化、智慧助理、文件摘要、行銷內容生成、知識庫查詢等,逐步評估資料安全、法遵框架與投資報酬率。

中華電信
中華電信研究院院長蘇添財
圖/ 數位時代

蘇添財指出:「AI導入不僅是IT專案,更是組織文化與營運流程的變革工程。」他提醒企業,若要真正發揮AI的效益,除了精準找出業務痛點、決定AI應用範疇,還需積極參與導入過程,並確保AI應用服務上線後,員工願意且滿意使用,才能發揮商業價值。

蘇添財進一步引用BCG《AI Radar Survey》指出,高達86%的企業相信人類與AI的協作將是未來的主流。協作模式多樣,有些企業讓AI成為決策輔助者,人類仍握有關鍵監督權;也有企業建構AI代理人(AI Agent)主動處理流程,只在例外情況轉交人工審核。「這些模式的共通點是,AI不再只是支援系統,而是決策與執行流程的共同參與者。」

「內服外推」策略 推動AI應用落地

身處AI變革的關鍵時刻,中華電信一方面在內部導入AI以優化營運效率、推動流程自動化,另一方面將實戰經驗轉化為產品與服務,協助客戶加速數位轉型。目標是透過「內服外推」的雙軌策略,加速AI落地,讓AI創造具體可見且有感的商業價值。

中華電信早在2016年就開始規劃與建構AI賦能的智慧客服、智慧聲控、智慧分析、智慧安防、語音助理與新興應用,並陸續推出20多個AI應用服務,例如IVR語音導航、MOD聲控助理、電信大數據分析、智慧交通、科技執法、AI總機等,並獲得市場的廣泛好評。

以智慧客服為例,中華電信透過語音辨識、語音合成、語意理解、多輪對話、知識管理、語音核證、對話分析等核心技術,開發出文字機器人、語音機器人、外撥機器人、值機應答助理、客戶心聲分析、訂位助理、掛號助理與智慧總機等服務,協助公部門、餐飲、旅遊、電商、製造、金融、醫療、物流等超過30家客戶優化客服效率與體驗。

蘇添財表示:「2016到2022年間,我們的重點不僅是打造AI應用服務,更是透過持續的實務應用與實戰經驗,全面提升『人才』、『平台』、『技術』與『資料』等方面的能力,例如員工對語音合成、影像辨識、自然語言處理(NLP)與數據分析的掌握度,為未來做好準備。」

隨著生成式AI的出現,中華電信也從AI 1.0(辨別式AI)階段邁向AI 2.0(生成式AI)階段,不僅鎖定智慧客服、智慧法律、新興應用、元宇宙、防詐資安、Copilot等六個領域,推出生成式AI賦能的產品服務,例如台灣第一個代筆遺囑生成服務、跨國即時語譯與仿聲服務等。此外,中華電信也將AI技術導入電信網路,研發智慧維運助理、自治網路、網路數位分身等服務,提升網路品質並降低維運成本。在客服領域,透過自然語言處理結合客服知識庫,能在5秒內提供一線客服人員所需的精準答案與參考資料,協助即時解決客訴問題,減少10%的客戶等待時間。同時,推出AI企業年報審閱服務,審閱人員只需匯入公司年報與相關法條,即可完成AI年報審閱工作,節省超過80%的人工作業時間,法規審閱精準度超過95%。

展望未來,中華電信將持續以「內服外推」的雙軌策略優化AI產品與服務,成為企業AI轉型的最佳夥伴。蘇添財表示,將因應AI技術的發展,深化在體現智慧(Embodied Intelligence)、多模態AI(Multimodal AI)、領域化模型(Domain-Specific Models)、可解釋AI(Explainable AI)、空間智慧(Spatial Intelligence)、人型機器人(Humanoid Robotics)、AI擴增開發(AI-Augmented Development)等領域的能力,目標是提供在地客製、可控可信的智慧應用,滿足各領域與產業的需求,攜手夥伴與客戶共同將想像轉化為價值,共建智慧新未來。

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