堅持走AI這條路 – 智慧行銷與新「企」機

Appier 在2019年11月宣布完成D輪融資8000萬美金,並被外界冠上「台灣第一隻獨角獸」的封號。當前看似擁有巨大商機的Appier,過去也面臨了多次轉型及挑戰。然而,游執行長對人工智慧的熱情及堅持,讓Appier找到適合的商業模式,也讓公司完成了最初的願景:用AI讓社會更美好更快樂。

講者|Appier執行長暨共同創辦人 游直翰
彙整撰文|廖梓甯

●踏入人工智慧(AI)領域

人工智慧在十幾年前,仍是未知的領域,大多數的畢業人才會選擇錢多股票多的科技公司,而非出國留學進修。在這樣的因緣際會下,游執行長進入了史丹佛的AI Lab,開啟他對人工智慧的熱忱及興趣。一開始,從自駕車與機器人開始做起,卻因著硬體的計算能力不足,導致AI運算有許多限制。曾經製作出一個人工智慧腳套,希望藉由AI運算,幫助病人的腳能夠復健,卻因著硬體運算過熱,而無法實際應用在人體上。這些經驗讓游執行長開始思考學術研究與商業結合的可能性,加上當時創業風氣盛行,因此游執行長決定與朋友們腦力激盪,尋找AI應用的商業化可能,這成為Appier公司的前身。

●團隊、成長、願景

創業的過程中,游執行長認為最重要的三個因子是團隊、成長及願景。有不同專業且能相互信任的團隊非常重要,相信彼此的專業及決定,理性分析並提出解決方案。公司的成長往往在於能夠解決對的問題,當選對問題解決,並有適合的市場時,公司自然就會成長。許多公司可能偏好當前市場最大的商業區域,卻忽略了能有高成長率的市場才是真正值得投入更多心思的地方。再來,公司的願景是堅持下去的動力,Appier秉持著以AI幫助企業解決商業挑戰的想法,持續耕耘人工智慧領域,希望能用人工智慧創造新價值。

●失敗8次到轉型成功

剛開始的Appier,從遊戲agent開始,希望藉由AI分析玩家的行為,達到超強外掛的效果,讓玩家對遊戲愛不釋手。然而,這只是他們想像能夠達到的效果,事實上,沒有玩家及公司接受這樣的agent,反而出了難題反問他們:有誰用過這個agent呢?

即便遇到困難,這群創業夥伴沒有喪氣,觀察到當時憤怒鳥的遊戲市場商機,決定開發自己的遊戲。在一年的時間中,游執行長與創業夥伴中的程式高手共同研發遊戲,從遊戲內容、破關到各種道具,都靠夥伴們互相討論及實作。然而,現實總是殘酷的,這款遊戲在進入市場後,並沒有受到喜愛,更沒有成為風潮。要從AI公司轉向遊戲公司其實是件不容易的事,這個經驗讓Appier的創業夥伴體會到隔行如隔山的困境。

遊戲失敗僅是小事,資金缺乏才是公司所需要面臨的最大問題。當時Appier公司的資金,只剩下六個月可以繼續營運。對於這群有熱情有想法的夥伴,需要去思考如何快速轉型、找到市場、銷售並成功讓資金流入?公司的商業走向及如何應用AI,成為接下來六個月內需要審慎思考的方向。

在接下來的幾個月裡,游執行長與創業夥伴,進行多次腦力激盪並且參與大大小小的展會,用微薄的經費,盡力在各樣的展會緊抓與客戶溝通的機會。期待從市場出發,確認團隊的點子能被企業採納且擁有需求後才開始執行,以避免浪費資金在付諸流水的產品上。

在多次展會、發想及案例研討的過程中,團隊發現所有PC based的公司在轉換到mobile營銷都會存在個問題,那就是怎麼鎖定轉移到mobile的客戶,因此,Appier利用AI跨營分析的方式解決PC與Mobile之間的鴻溝,讓企業能用更便捷的方式接觸到客戶,為企業的行銷及資料整合問題找到出路。這成為了Appier的第一份訂單,也慢慢地演變成當前的商業模式。

●AI行銷的價值

在AI行銷這方面,游執行長看見企業的三大挑戰:企業資料分散沒有整合及分類、客戶資訊片斷、能建構好的AI model 的人才稀少。因此開發不同的線上平台,希望幫助企業化繁為簡,解決從顧客獲取,顧客維繫、到促成交易和後續預測一整個用戶旅程可能會遇到的問題。Appier根據行銷漏斗不同階段提供相應的解決方案:首先利用Cross X跨螢廣告解決方案幫助企業分析潛在客戶及尋找新商機;接著利用AIQUA平台,自動化尋找及整理過去接觸過的客戶,以實現更有效的個人化推薦或更簡易的一站式管理。再來是AIDEAL,幫助電商業者鎖定猶豫型消費者,在適當的時機發送相關的優惠券,促使猶豫不決的客戶做出購買的決定,而不是放在購物車三思而後買,達到促動購買 ‧ 加速成交的目的。最後的AIXON則是專為企業打造的人工智慧資料科學平台,能幫助企業統合與豐富暨有資料、深入理解目標用戶真實興趣,進行數據分析及資料處理,甚至應用人工智慧模型從巨量數據中找出前瞻性洞察。

●人工智慧的挑戰與機會

當前人工智慧的挑戰,主要著重於數據質量方面,因為數據質量直接影響分析決策的質量,如果企業缺乏有效的數據及資料,人工智慧便有可能無法發揮它龐大的學習功能。然而,企業中往往有些機密的客戶資料或是比較隱密的數據無法公開,因此企業對於人工智慧的接受度,往往會影響AI分析做出來的結果。另一方面,醫療產業上高度保密的措施,也是較難應用於醫療的主要原因。雖然有不同的挑戰跟問題,我們還是可以利用人工智慧輔助許多生活細節,也能帶來巨大商機,如何讓人工智慧輔助人類,也是人類的一大挑戰。

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