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玩转消费数据为黄金 沛星科技何以成为独角兽新星?

沛星科技受国发基金点赞为台湾独角兽新创。图为三位共同创办人,左起为营运长李婉菱、执行长游直翰以及技术长苏家永。李建梁摄

前Google董事总经理简立峰退休后持续在人工智能(AI)产业耕耘,日前宣布加入沛星科技(Appier)董事会。有前Google大将加盟、受国发基金点赞台湾唯二独角兽,Appier未来的发展潜力让各界备受期待,而它的魅力究竟在哪里?

Appier早前于2019年11月宣布获得D轮8,000万美元(约新台币24亿元)的融资,而截止D轮,Appier总募资金额已逼近50亿新台币。翻开投资者名单,包括红衫资本、新加坡淡马锡控股旗下兰亭投资、联发科、软银、LINE、NAVER等大厂与知名创投,名单可说是相当耀眼,也无怪乎各界兴奋地将Appier称之为台湾下一个独角兽。

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沛星科技2019年收购日本新创公司Emotion Intelligence。符士旻摄

Appier推出「AIDEAL」,利用AI与鼠标光标追踪技术分析消费者在浏览网页时的实时行为。Appier

Appier究竟有何魅力,成为台湾最具潜力的新创公司?在未来数据比石油还珍贵的时代,AI将是企业决策者最得力的助手。以AI为核心技术的新创公司千万种,不过Appier如鹰眼般抓住AI发展的两大关键:数据量与平民化。

玩转消费数据 打造精准营销提升85%业绩

数码时代来临,未来数据将只增不减,而什么样的产业拥有大量数据?消费市场绝对是其中之一。商家要能获利,关键就在于顾客消费,然而,过去很多人抱持著「商品要卖给所有人」的想法,但每个商品属性不同,也因此各有不同的消费族群,若没有明确区隔,营销手段将会变得模糊且无效率。而根据麦肯锡(McKinsey)调查,企业运用消费行为衍生的销售策略,会让业绩成长85%、净利增加25%。

从企业痛点看到著力点,Appier以AI为核心,在数据分析、建立算法下透过不同产品组合为企业找到对的商业决策,协助企业因应数据带来的挑战。而随著不同性质的市场需求,逐一在不同阶段中被挖掘出来,Appier也藉由自主研发或收购潜力新创等多方出击,让产品线更加完整。

举例来说,Appier最近一次是在2019年10月宣布收购日本新创公司Emotion Intelligence。Appier发现,在在线商店消费行为中,有高达75%的顾客会因反复犹豫而放弃购买,换言之,如果能抓住这75%的犹豫客,将会是电商市场上最大的商机。因此在收购Emotion Intelligence后,Appier推出「AIDEAL」,利用AI与鼠标光标追踪技术分析消费者在浏览网页时的实时行为,分类出「即将购买」、「犹豫不定」或「只逛不买」的用户,而在了解真实消费意向后,只针对犹豫买家推送促销讯息,藉由创造购买动机来增加成交率。

在此之前,Appier针对企业拓展客源、获取新客推出「CrossX」程序购买平台,以及「AIXON」藉由分析与集成庞大的顾客资料进行受众洞察,协助企业更了解客户需求,可藉此开发潜在客群,或进行用户行为预测,而这项技术不仅有效提升企业短期销售,更协助企业在长期发展中获益。

举例来说,台湾知名保养品牌霓净思便透过AIXON,发现现有消费者对海洋友善议题非常感兴趣,因而促使霓净思在2019年首次推出新款无污染化学成分的防晒油产品,降低对珊瑚的危害,透过洞察客户需求,推出更符合有效的销售策略。

除此之外,还有能够让过客转变为忠诚客户的「AIQUA」。这是Appier首次展开跨海收购,在纳入印度新创QGraph后Appier推出AIQUA,藉由集成企业现有的消费者资料,并集成站外包括App或其它跨屏幕装置上的数码足迹,而在进一步掌握用户的行为轮廓后,即在消费者最有感的情境下推播个人化的内容与讯息,吸引过客转换为忠诚顾客。

以往消费者接收到的推播讯息,大多都是乱枪打鸟,无法完全针对使用者需求给予,但是透过AIQUA平台,在AI分析的帮助下,便能将消费者最感兴趣的商品在对的时间推送到对的人手上,提高广告转换率。简单来说,Appier的任务是在协助企业由浅入深,从导入新客、理解客户再到留住客户,Appier执行长游直翰这么解释。

以数据为基础的企业都会面临的两大问题

倾听市场需求,是Appier一路走来的心得,Appier共同创办人暨营运长李婉菱更认为这是新创成功的关键。仔细翻开Appier的产品线可以发现,四大产品组合的诞生时机并非依循时间轴,而是来自于不同阶段中对市场需求的观察。

李婉菱表示,在大部分以数据为基础的企业中,大多会面临两个问题,一是AI工程师供不应求,二则是资料碎片化、难以集成。从Appier推出第一个产品CrossX开始,就有不少企业希望解决更深层的数据问题。李婉菱从上门寻求解方的客户中观察到,这些几乎横跨不同产业、大型甚至跨国的企业中,都有过不去的第一道槛,也就是跨部门间资料无法集成的共通问题,而只有当碎片化的资料统一,才能摸索出更完整的使用行为轮廓,进而执行更精准的营销决策。

当有效数据与问题明确等条件皆具备,AI便能够解决更深层的营销问题。顺应市场需求,Appier因此发展出AIXON平台将复杂的AI模型建构流程自动化,让企业无须自行组建AI团队,内部的营销人员便能够透过内建模型,即便不甚懂AI,也能利用AI解决问题。

但即便如此,仍有不少中小型企业对AI求知若渴。李婉菱提到,尤其是传统产业并不是非常了解数据这门领域,相较大型企业对于数据的掌握,小型企业甚至不知第一步究竟该从何下手,也因此,AIQUA的问世大大帮助了此类在市场上属于「初阶班」的企业,能够在相对简易的使用工具中,先尝到AI带来的甜美果实,增强使用信心,为接下来更深层的数据挑战做准备。

将AI平民化,触及到各行各业与不同使用族群,就如同Appier首席资料科学家林轩田所说,Appier的核心技术是AI,理念则是「Making AI Easy」,建立一个便于各行业运用AI的平台,让AI更接地气,或许也是Appier成功的关键之一。

此外,李婉菱也认为,AI的优劣为一体两面。她因此建议,企业导入AI,必须要同时具备目标明确、足够数据,以及清楚定义问题等三大条件,才能发挥最大效益。倘若企业无法明确定义问题,或可透过象是AIQUA的方式逐步引导改善。不过,并非任何情境都适用于AI,象是如果企业连最基本的数据都缺乏,也仅是让AI这项得力助手巧妇难为无米之炊罢了。


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