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含金量低國高中生，變新創公司重點客群最佳App測試員：12歲童教你抓商機

2016-05-02 TCW

目標客群年齡層降低，全世界的App商戰也越演越烈，大家都搶攻這群活躍的使用者，因為那是維繫產品熱度的關鍵。

不知道該怎麼跟家中青少年對話嗎？也許你該從他們手機裡的新App理解起。

根據美國研調機構Edison Research四月公布的最新調查發現，在美國，有「閱後即焚」功能的影音社交軟體Snapchat，首度超越臉書，成為十二歲到二十四歲年輕人最愛的社群軟體。

替品牌操作社群的奧美社群團隊負責人黃逸旻觀察，現在的年輕人，比成年人更注重隱私，會將社群軟體依遠近親疏管理，只想分享給親近朋友看的內容，就用Instagram，或甚至是可匿名的Snapchat與新部落格平台Tumblr。

目前，Snapchat的估值約是一百六十億美元，已高過市場先行者推特（Twitter）的市值。

不僅美國，在台灣，也有一群原生於亞洲的新創App公司，已悄悄攻占青少年的手機（見第四十三頁表）。

之初創投合夥人詹益鑑認為，真正全球普及的App，其實只有臉書、Google、YouTube幾大巨頭，大家往往高估西方App的影響力，同時，青少年本來就是較在地化的社群，因此有在地文化優勢的亞洲企業，能抓住這市場。

但，傳統商業世界裡，二十五歲到四十四歲的青壯年才是主流，國、高中到大學的青少年，總被視為「含金量低」，相對受忽略。為什麼現在卻成了新創服務的兵家必爭之地？

首先，青少年，往往是新創服務最活躍的使用者，掌握他們就不怕產品與服務沒熱度。

用戶M型化，老與小最活躍

「老的跟小的，（在網路上）互動最頻繁，中間那一群都很冷漠，最冷漠大概就是剛出社會，或每天接收資訊的男性，這群人不太跟人互動，也不太按讚。」

旗下代理「美圖秀秀」、「美拍」等軟體的玩美行動總經理柯美慧表示，年輕族群對維繫平台的熱度很有幫助，以旗下影音平台軟體「美拍」為例，十二歲到十八歲的使用者，按讚與回覆的熱度，是成年人的三到四倍。

其次，青少年是新創企業營運服務、改良產品時，重要的風向球。

「晅群人對電商來說，其實不是高消費族群，但他們很願意真誠給你很多回贛，且他們是科技趨勢的早期風向球。」

蝦皮拍賣的行銷總監楊晨欣舉例，同樣是補貼運費，去年僅補貼宅配，未提供超商「店到店」取貨付款服務。但經過年輕使用者回饋，今年一月正武推出超商取貨付款，並補貼「店到店」運費，至今，交易量較去年有十倍的成長。

楊晨欣觀察:「很多學生，住家裡或宿舍，不是很方便收貨，這其實是一個很大、沒被滿足的需求，實施（店到店）之後，不光是學生，也很受上班族歡迎。」

而且，青少年甚至是一個新創服務「生」與「死」的關鍵。

三眉角，抓住新世代商機

要酷！他們說的須當回事

柯美慧指出，青少年通常是產品生命週期中的「早期採用者」（early adopters），得先吸引到這些人，透過口碑擴散，才能慢慢成長到早期大眾（early majority）與晚期大眾（late majority），使產品以臻成熟。

「（青少年）嗅覺很敏銳，不像成年人，對網路會有些抗拒……，你看Facebook或Line，現在連長輩都在用，但一開始也是從年輕人擴散，」她舉例。

而青少年對新創服務而言，不僅掌「生」，更也掌「死」。

「越來越多品牌，都在關注怎麼年輕化，讓使用者年齡層下降，因為品牌最大的考驗，就是老化。」

與Line同屬一集團的社群軟體「Band」總經理邱彥錡指出，青少年比成年人更喜新厭舊，容易「變心」，而一旦社群平台上的年輕人流失，容易讓大眾感覺這平台已經不「酷」，是衰敗的警訓。

當青少年使用者，能貢獻給新創服務遠比營收還多的資源時，新創公司該如何想辦法網羅，並留下這群人呢？

第一，你得「不敷衍」的傾聽這群人。

青少年沒收入、沒投票權，聲音往往被企業與政府忽略，因此，想抓住這群人的心，得先讓他們知道:「我把你們當一回事。」

例如Band，一開始其實是完全封閉武的私密社群平台，去年四月整個服務改變，讓平台上社群可私密與公開並存，便是透過使用者意見，發現台灣青少年其實有許多「看見」與「被看見」的需求，於是跟韓國總部溝通，使服務大轉向。

而蝦皮拍賣為了傾聽年輕人的聲音，今年三月起，甚至在客服團隊與「臉書小編」外，獨立出五人團隊，專責社群服務，宣稱「每則私訊都回覆」。

「我們想挖掘他們（年輕客群）真正困擾的點是什麼？例如有高中生希望關閉帳號，我們問為什麼？原來因為手機（拍賣）太方便，沒辦法專心念書。後來我們說，先幫你凍結帳號，如果下次你考得很好，我們會給你一個獎勵，」楊晨欣分享。

「現在年輕人，（你一）『虛假』，他們馬上會知道，很反抗，他們很知道自己要什麼，不要什麼，」黃逸曼觀察。

要潮!僅兩天熱潮也得跟

第二，你得比年輕人更跟緊潮流。

「年輕人每天接受新東西，他今天看上別人，你明天可能就被拋棄，要不斷精進，看有沒有更多有趣東西加進產品。」柯美慧分享，美圖內部會隨時關注熱門議題、緊跟熱點。

她舉例，先前臉書慶祝同志婚姻合法，推出六色彩虹大頭貼時，即使當天是週末，台灣團隊仍立即向廈門技術團隊反映，半天後，也推出彩虹旗濾鏡。

「我們常常為了『跟熱點』三個字，疲於奔命，這風潮可能一、兩天就過了，但沒辦法，做年輕人的生意，就是要這樣，一次。兩次不跟，很快就落後，只能每次都跟上。」

目前，美拍在台灣有大約三百八十萬名用戶，十二歲到十八歲使用者便占了約四成。

別下指導棋，給他主導權

第三，也最重要的一點，得拋棄「在直言商」的本位思考，讓年輕使用者擁有自主權。

邱彥錡指出：「現在學生自主性很高，你很難單方面跟他們說，這東西就是這樣用，不行。他們希望，是他來決定這個App該怎麼使用。」因此Band 不會主動決定，要開設哪些群組，而是讓使用者自由發揮。

柯美慧也舉例，例如美拍團隊，一開始想當然耳的認為使用者在平台上分享影片，自然想獲取知名度，因此會教用戶怎麼將影片拍得更好，後來實際接觸，發現很多年輕用戶其實抗拒「指導棋」，「有些人只是想玩玩、開心，如果你干涉太多，他反而有壓力……，他腦子裡不是想成名或變紅，只是覺得這是讓他認識同好的地方，不帶功利性質。」

「他們不喜歡很商業的操作。例如我們曾經想過找校園代表，讓學生去蒐集同學的東西來平台賣，賺到的錢可以分給他們，後來訪問學生，發現他們對這中間的利害關係很敏慼，覺得不太舒服，」楊晨欣也呼應這樣的觀察。

當網路原生的「Y世代」、出生於行動裝置時代的「〇〇後」（指二〇〇〇年後出生）逐漸成為商業世界主流，這些生意經，將不僅適用於網路服務，而是每個企業想基業長青，都得關注的課題。

撰文者吳中傑

PermaLink: https://articles.zkiz.com/?id=196143

自從Google的AI贏了真人棋士，各種應用開始被看見，日本金融業者善用AI的深度學習功能，預測股市，不久後，也許它將變成所有投資者倚賴的「股神」。

今年春天，Google研發的AI(人工智慧系統)以壓倒性的勝利擊敗職業棋士，這個顛覆戰前預測的結果，也重新為AI的各種應用，開啟了無限的想像。

在國外已有外科機械手臂搭載AI，成功縫好手術傷口;也有大型法律事務所起用「AI律師」，這些「強者」的出現，已開始威脅到高技能專家的地位。在日本，有些AI應用計畫正在進行，例如挑戰東京大學的入學考試，以及通過短篇小說選拔賽的資格審查等。

此外，儘管研發目的不花俏有趣，金融業對於AI技術的發表與試用從未間斷。在這個領域裡，AI必須能夠對未來做出精準的預測。

讀92項指標，理出下月走勢

三菱UFJ摩根士丹利證券表示，他們正嘗試用AI預測日經股價指數的漲跌，以每月的十日為基準，讓AI預測一個月後的股價指數。由於只有漲或跌兩種選擇，所以準確率要超過五〇％以上，才能算是AI的實力，截至去年十月份為止的四十三個月當中，AI 的平均命中率約為七〇％，如果單看二〇一五年間的預測，則高達九〇％。

做為預測依據的是股價指數和匯率變動等九十二項經濟指標，每個月都從過去十五年來的資料當中，找出相似的市場環境和當時的經濟指標，再利用「決策樹」的分析手法進行預測。這種分析手法是指在特定盤勢條件下，把可能影響股價的因素一一細分，就像茂盛的樹枝，例如「工業生產指數在××以下」「澳洲製造業採購經理人指數在××以上」等，以追求最適當的決策過程模式。

利用決策樹來預測股價指數，最有趣的地方就是讓股價的構成要素「可視化」。從二〇一一年就參與這項研究的投資決策分析師瀨之口潤輔表示：「通常AI的統計分析結果大多以複雜的公式呈現，簡直就像黑盒子一般，在投資界根本沒有人有興趣:一旦構成要素可視化之後，也可用來說明盤勢變化的原因。」

障礙：人類思維使預測偏離

如果對下個月市場的漲跌預測可以有九成的命中率，應該可以馬上應用於投資活動吧？事實並非如此簡單。

瀨之口去年開始將AI的預測結果提供給一百家以上的投資機構，可能這些機構也根據這項結果進行投資，結果卻導致AI的命中率今年開始跌至七成左右，當坐擁鉅額資金的投資機構開始相信AI的預測而跟進投資時，這些動作本身並非在AI的預測之內，所以市場動向就容易偏離AI原來的預測。

雖然瀨之口深信：「總有一天會出現可以克服這些問題的AI。」不過似乎還需要時間。AI雖然在棋藝上戰勝人類，但是假如把投資看作比賽，就像麻將一般，參加者多，就會有人選擇「少輸就是贏」的保守策略。

如果不能把持股多的投資者的思維都分析過一遍，AI的投資勝率就很難提升。

此外，經濟指標大多每月公布，但其實每日的漲跌也能分析，三菱UFJ信託銀行就開發了預測東証指數每日漲跌的AI，分析基準從每日到每月公布的經濟數據總計約兩百項，今年三月起投入自有資金數億日圓成立的領航員基金，正在活用這項功能。

該基金的投資標的是五十多檔高股息個股，當AI預測隔天股價可能下跌時，便利用期貨避險。把二〇〇八年到二〇一五年間的市場數據讓AI模擬分析投資，結果顯示每一年都有獲利。

該公司的資產運用部課長岡本訓幸表示：「AI判斷的只是盤勢動向，選股方面還是交由研究員來篩選，所以人事成本不會大幅減少。」雖然現在有些論調認為利用AI投資，現有的基金經理人和分析師工作將被取代，但是短期內這種情況不太可能發生。

在投資業界已經運用了相當多計量投資(Quantitative)等財務金融工程，但是AI的特色是更精確的「深度學習」(Deep Learning)。現階段是先向投資機構募集代操基金，將來希望能成立開放式信託基金向大眾募資。

如果要用一句話來形容AI 的優點，就是將大量的情報瞬間分析，並找出特定模式，即使遇到新數據，也能套進原來的模式加以分析預測。若要用來預測經濟動向，還有一項重要的優點，就是不被主觀意識或特定單字印象所影響，可以做出客觀的分析。

野村證券讓旗下AI閱讀日本央行發行的《金融經濟月報》、內閣府發行的《每月經濟報告》等，並且將每一篇文章的景氣觀點數值化，再將平均值編成「野村AI景氣感觀指數」，從去年十二月開始每月公布。

該公司經濟學家水門善之表示，過去的方析方法「文本挖掘」 (text mining)，只能做單字出現頻率等表層分析，但是擅長深度學習的Ai對於肯定句、否定句混合存在的長篇文章，或從屬關係不容易理解的表現句型，都能應對。

同時，野村證券也以「景氣觀察調查」為教材，讓AI在閱讀後學習編製出景氣感觀指數。該調查刊登了日本全國各行各業對景氣的看法，每個意見都以五個等級來表示對目前景氣的判斷，當AI閱讀越多調查結果，對於景氣好壞的判斷精準度就越高。

進化：除了總經還能算個股

對散戶來說，總體經濟的預測固然重要，但是更希望能有直接做為投資判斷的預測，也許很快就會出現個股的投資預測服務。

研究機構FISCO正著手開發利用AI分析股價的預測系統。畢竟要研究員追蹤日本三千五百家以上的上市公司有其困難，要看完所有上市公司的財報更是不可能，但如果換成可以瞬間讀完龐大數據並分析的AI，要針對個股預測股價並非不可能。

該系統還將企業經營高層的發言納入分析範疇，發言時的口氣堅定或遲疑、對未來營運看法保守與否都記錄下來，以做為綜合判斷的依據。然而問題就在，如何將這些分析結果結合到公司的事業發展，目前計畫除了賣給投資機構和個人，也將銷售給上市公司公關部門。

AI如何預判投資人對於預測結果的解讀與動作？AI 之間的預測績效如何評估？所有被翻攪的好奇心，全都因為AI拉開了經濟預測的序幕。(Nikkei Business(C)20l6 Nikkei Business Publications,Inc.)

譯張鳳審稿張務華博士

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