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#182(點擊閱讀網頁版)|閱讀時間 9 分鐘
本來想要把這期拆成兩期,但考慮到下週起要休息兩個禮拜,決定還是一口氣把這兩篇文章整理起來。這兩篇是我近期還算滿意的兩個嘗試,較深入、但同時也較「野放」地在寫作。

最近一直在思考還能怎樣升級自己的輸出品質,也許這是其中一種方向。


希望你喜歡這期電子報,也歡迎收聽我與 Angela 共同主持的 podcast,當中有更多電子報沒有收錄的科技趨勢洞察。歡迎邀請你的朋友訂閱;若對過往期數感興趣,請 由此進入 archive

網路時代的創業:從工具到平台之路

2020 年成立的 Fanfix 是一個讓 KOL 提供付費訂閱的工具,可以想像成 Patreon 或 OnlyFans。根據官方說法,Fanfix 目前有超過 1,000 萬名用戶與 3,000 名 KOL,預估今年營收是 3,500 萬美元且會在 2024 年第一季轉虧為盈。

市面上有這麼多 KOL 收款工具,Fanfix 為什麼可以脫穎而出?尤其 Fanfix 的手續費還很貴(20%),比 Fanhouse 的 10% 貴了一倍。Fanfix 的官方說法是它特別瞄準 Z 世代用戶,我覺得這個說法沒什麼說服力,好在從一些採訪中產生了另一個比較有說服力的想法。

Fanfix 的重點或許不是因為它瞄準 Z 世代用戶,而是起步先瞄準開發 Z 世代「KOL」。大部分人的「常識」是 Z 世代用戶的消費力還沒培養起來,不可能真的花多少錢去訂閱 KOL。Fanfix 打破這個常識,主動開發了一些 Z 世代 KOL,並獲得初期成功。

過去我總是會比較鑽牛角尖地思考「為什麼這樣會成功」,或是「這樣的成功要怎麼持續」,直到最近從不同地方獲得新的觀點與啟發。

首先是「市場規模與競爭環境」。Fanfix 所處的市場環境可能有兩種有利條件,以至於它還能找到一個新的藍海:
  • 歐美 KOL 的總供給量很大,從裡面切一塊被人忽略的 Z 世代 KOL 就足夠冷啟動一家新創
  • 產業規模夠大、競爭強度還沒有這麼強(或是可以競爭的地方很多,不會全部擠去同一個地方),以至於有足夠的資訊落差操作空間
其次是「什麼叫持續成功?」。當 Forbes 的記者問 Fanfix 創辦人為什麼不繼續經營,而是不到兩年就賣給 SuperOrdinary 時,他說:「因為加入 SuperOrdinary 可以更快實現我的願景,也就是協助 KOL 更好地變現。」

純就商業策略的角度,Fanfix 賣給 SuperOrdinary 是基本的後向(或前向,看從誰的角度出發)整合。2017 年成立於上海的 SuperOrdinary 是一家專門媒合 KOL 與品牌方的代理商,他們早在 2022 年 1 月就看中 Fanfix 可補強其服務板塊。反過來說,Fanfix 也能透過加入 SuperOrdinary 提供 KOL 更多加值服務。

「提供 KOL 更多加值服務」與持續成功有關,也是我長期關注的議題之一:工具的平台化之路。

絕大多數人們提到的「平台」(platform)通常只是「工具」。例如,Fanfix、OnlyFans 甚至是 Kickstarter,本質上都是一套讓 KOL 或提案人發布資訊與收取費用的工具。

工具之間的競爭可以是定位差異,例如 Fanfix 瞄準 Z 世代 KOL、OnlyFans 瞄準成人內容 KOL;可以是產品面的差異,例如比競爭對手更快推出符合用戶所需的功能,或是在同樣類型的功能上提供更好的使用體驗;甚至可以是單位經濟上的差異,例如因為有特別便宜的流量來源而得以獲利或是採取更激進的「套利」(arbitrage)。

許多工具的下一步是提供服務(service)。例如,電子報平台 Substack 提供部分作者保險甚至是預付款。提供服務的常見目的有三:第一,與競爭對手做出差異;第二,提升客戶的獲取與留存效益;第三,增加營收管道。

提供服務看似直覺,但其實頗為困難。有些服務很容易找到供應商,有些則很難,這點取決於服務領域的規模與成熟度。究竟是由第一方還是第三方來提供服務,取決於單位經濟,例如有些服務必須「鑲嵌」在另一個更大的套裝組合中才有經濟效益。更深一層而言,一家公司要不要自己提供服務還牽涉到本身的薪資結構與治理文化,如果需要倚賴第三方的話就很考驗其生態系治理能力。

工具的聖杯往往是平台,也就是打造出雙邊的網路效應,形成一個自循環。平台的聖杯是 Ben Thompson 所說的「聚合者」(aggregator),也就是平台掌握了所有與需求端(用戶)的直接關係,同時又大幅削減供給端的議價能力。從此一理論出發就不難理解為何各大社群平台都很嚮往「TikTok 化」,也就是轉型成演算法驅動的推薦機制,因為這是更終極的聚合者。

工具起家的 Substack 與 Fanfix 一樣,早期都是主動去開發作者。經營過類似生意的人都知道人性的基本運作模式之一是「看到誰誰誰成功就覺得自己也行」,因此當 Substack 創造出第一批高收入的電子報作者後,供給端自然就一傳十、十傳百。

一個工具紅了以後就會有競爭者,工具之間的競爭通常落在定位差異、功能差異、以及套利。Substack 的下一步是推出服務,試圖繼續擴大前述的人性效應,運用頭部創作者帶動供給端的正循環。

Substack 最近幾年的動作則開始在替平台化鋪路,例如它越來越強調「內容發現」(discovery),具體表現在推薦功能以及最近很像照抄 Twitter 的筆記(Notes)功能上。不過,從這裡開始是我認為比較有趣的地方。

最有效率的平台不僅是掌握與需求端的直接關係,還要將供給端給普通商品化。Substack 的說法是更好的發現機制將有助於用戶找到作者,以此彰顯它對作者的價值。然而,當 Substack 越是一個有效的平台,個別作者之於平台的議價能力將越低,因為想加入這個正循環的作者只會更多。

當 Substack 成為另一個 Twitter(是一個比喻,也有可能是他們提給投資人的願景),屆時就又是下一個工具興起的時候了。商業世界總是如此周而復始,而其迷人之處在於永遠有新的市場空缺被常識所屏蔽(例如 Fanfix)、永遠有新的服務組合可以強固一開始的優勢(不論是自己打造、倚賴第三方、或乾脆被人收購)、永遠有邁向平台的可能,也永遠會因為成了平台而開啟新的競爭挑戰。

AI 如何顛覆客服產業

所有人都在討論生成式 AI 將對哪些工作帶來衝擊,其中我最常聽到是客服人員。不過,雖然「AI 取代客服」是一個很直觀的想像,但當更仔細思考 AI 「如何」取代客服時才發現自己對這產業根本一無所知。

全球到底有多少客服人員呢?這個數字很難統計,因為各家公司都會有部屬這類人力。一個比較好下手的方向是規模化的客服中心(contact center)。根據 Gartner 去年的推估,全球約有 1,700 萬名客服人員任職於客服中心。

客服中心 95% 的成本來自人事,難怪所有經營者早就想要導入 AI。根據 Gartner 的推估,光是自動化 10% 的服務量,每年就可省下上百億美元。此外,就像快餐店、便利超商等零售現場,客服中心也面臨嚴重的缺工問題,這更強化了他們擁抱自動化的決心。

對客服中心來說,自動化不只是發生在一點上,而是同時發生在許多流程上。以下是幾個生成式 AI 可帶來重大變革的流程範例,主要分成「即時互動」與「互動後管理」兩大類。


一、即時互動-chatbot(文字型聊天機器人)

不是每個人都喜歡找客服人員,像我就希望每個疑難雜症都可以「自助」(self-service),此時 chatbot 就派上用場。chatbot 不是新東西,但生成式 AI 比傳統的規則導向機器人更能了解我的需求。此外,生成式 AI 能更有效的「讀懂」公司內的 FAQ 或技術文件,並據此提供更正確的回答。

另一個有趣的範例是 chatbot 的設計平台多半主打無程式碼(no-code),用戶只要拖拉邏輯流程就能生成。Cognigy 提供利用生成式 AI 生成邏輯流程的功能,用戶只要輸入一段描述、甚至是上傳一段與客戶之間的對話逐字稿,生成式 AI 就會自動產生邏輯流程。


二、即時互動-assistant(客服人員的即時助手)

客服人員的工作並不輕鬆,除了要聽懂對方的需求、掌握解決方案,通常還得處理顧客的情緒,甚至必須在解決問題的過程中順勢推銷新的產品。讓以上工作變得更困難的是每家客服中心都會針對客服人員的表現訂下各種要求,例如不准因為去找解決方案而暫停通話太久。

Observe AI 認為 AI 助手可有效解決上述問題。例如,AI 會在讀完顧客的對話後整理出「任務清單」,引導客服人員一一解決顧客的需求。又例如,生成式 AI 會在對話過程中跳出各種提示,包括「這時候可以向對方推銷 OOO」,或是「對方有點不爽了,建議說 OOO」。

根據 Observe AI 的實測,AI 助手可減少 23% 的平均處理時間、減少 60% 的暫停通話違規,並且增加 10% 的銷售轉換。生成式 AI 將大幅強化 AI 助手的能力,包括更強大的摘要與建議能力。


三、即時互動-IVA(Intelligent Virtual Agent,智慧虛擬客服)

chatbot 泛指只會文字對話的機器人,而 IVA 則是能夠用語音對話(甚至未來可能是幾可亂真的影像對話)的機器人。這是許多人直覺上認為「取代」客服人員的最佳範例,也就是不需要跟真人對話。

不過,目前 IVA 多數用在確認顧客的身分與問題,以及協助顧客自助解決修改訂票資訊等較簡單的問題。針對後者,許多調研機構都曾指出 20%~40% 的客服需求都是重複且簡單的任務,這些任務如果能被自動化解決將可替客服中心省下大量的人事支出。

生成式 AI 將大幅提升 IVA 的能力,包括處理顧客更複雜的描述、提供更人性化的回答,甚至是因為有更好的推理能力而得以處理更複雜的問題。


四、互動後管理-QA(Quality Assurance,品質保證)

客服中心的自動化之路不只停留在服務當下,還延伸到服務之後,其中最重要的流程之一就是檢視每一個客服案件,從對話內容當中挖出顧客洞察(customer insight),並且檢討客服人員的表現。

客服中心通常會有一組人專門做這件事,其工作內容不外乎就是整理逐字稿並分析內容,找出客服人員是否有違規或表現不佳的地方。這項工作將大幅地被生成式 AI 取代,因為它不僅做得更好、出錯率更低,還更好規模化部署。


五、互動後管理-Training(員工訓練)

客服中心的人員流動率非常高,如何有效率地提升客服人員的服務品質也是一大難題,因為這也會消耗人力。生成式 AI 可有效的從過往對話案例中萃取出最佳做法(best practice),甚至根據每個人的表現來提出個人化的建議。

綜上所述,客服中心產業早就嘗試導入 AI 解決方案來解決人事成本與人力短缺的問題,而生成式 AI 將大幅加速這個過程。AI 並非彈指之間取代一切人力,而是從各個層面一步步的減少人力需求,包括更強大的 chatbot 與 IVA,以及更加自動化的品質保證及員工訓練。

有趣的是雖然未來客服人員的數量將逐漸減少是明確的事實,但許多推出 AI 客服科技的公司都宣稱 AI 並不是要「取代」(replace)而是「強化」(augment)客服人員。

撇除討論這是不是一種基於政治正確的說法,這些公司的論點倒是挺有意思,它們認為在 AI 的協助下,客服人員將可專注在處理真正困難與有價值的問題上。

然而,華爾街日報日前的一篇專題報導提供了另一種現場觀點。對客服人員來說,那些無聊的工作其實是一種「緩衝」。如果一整天面對的任務都是既緊急且困難,那很快就累壞了。

此外,不同產業在「取代」與「強化」上的比重也不盡相同。例如,保險、醫療等產業相較之下較無法擺脫真人客服,因為該產業的顧客對「真人」的需求通常更大,而這通常是源自情感上而非理智上的考量。在這個情況下,AI 更多時候是扮演強化而非取代的角色。

總結來說,我相信客服人員將會越來越少,因為能自動化的流程只會越來越多。有趣的是過程中被留下來與 AI 共存的客服人員將顯得更有價值,不論是因為處理了更多困難的問題,還是因為顧客需求而還無法被取代。也許再過不久,習以為常的免費真人客服將成為歷史,真人服務以及相關能力將成為一種新的稀缺。

 
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