縱橫美中的創投童士豪:當 VC 請大氣一點,不要對估值斤斤計較!

童士豪的戰果可謂相當豐碩,除了是小米最初投資人之一以外,像是 Airbnb、Slack、Flipboard 也都是他的投資代表作。
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相信不少新創公司都懷抱著「獨角獸」夢,但到底該怎麼實踐呢?今天 台灣紫牛創業協會 就請到了曾連續 4 年入選 Forbes 全球最佳創投人榜,今年甚至在中國區排行第二,目前為 GGV 紀源資本管理合伙人的童士豪跟台灣聽眾分享。童士豪的戰果可謂相當豐碩,除了是小米最初投資人之一以外,像是 Airbnb、Slack、Flipboard 也都是他的投資代表作。

如果要用簡單一句話形容今天的演講與童士豪的哲學,那就是「經驗、歷練,再歷練」。

他自己就出身台灣,並且在美國、中國與其他國家都有非常豐富的工作、留學經驗。在 1995 年一開始工作的時候,覺得當時台灣產業鏈還跟矽谷緊密聯繫,但在 97 年去中國後,就察覺到當地具有巨大的變動能量;也因為自己創過業並失敗,了解到創業是非常辛苦、孤獨的一件事,並讓他開啟了踏向成為創投之路,可以用貼近創業者的角度跟他們互動。

也因如此, 他的創投哲學就是仔仔細細的用創業者經歷,去評斷一個投資案 。曾有媒體以「雷軍背後的男人」形容他當時慧眼獨具投資小米,但童士豪表示,除了看到中國有巨大的中高階手機市場需求以外,他也仔細審視了雷軍的經歷。如果雷軍沒做過金山防毒、遊戲、電商的經歷,童士豪認為雷軍不可能做出小米;而且他已深知,雷軍在準備做小米之前,已經對世界上 50 幾家智慧型手機的產品了解一清二楚。甚至如果當時有是另一個人用相同計畫,卻沒相應經歷的話,童士豪也不會投資他。

▲童士豪入行時曾想過「Forbes VC 榜單上全是白人,哪一天華人也能登上這個榜單呢?」現在,他親自達陣了。

而且他口中的經驗與歷練,並不是只限於工作方面;他以近年投的「社群+電商」小紅書為例,當時事實上,他手中另外有近十個跨境電商案子在評估,但最後看上小紅書,其創辦人毛文超並沒有創業經驗,也不懂電商,而看重他特別的人生履歷。童士豪說毛文超是「土鱉變海龜」的典範,在上大學之前是沒出過武漢的孩子,但上大學後在短短四年後卻去過了很多國家與城市,現在別人看他已經是個高富帥,完全想像不出來他原本是土鱉。

這代表什麼?童士豪表示現在中國市場成長速度放緩趨於成熟,整個市場有一億五千萬的人正追求更好生活的品質,年輕一代也都有「屌絲變高富帥」的潛在心理,而他正是看好毛文超就是最好的案例,他一定懂社交與年輕人心理,知道怎麼打動這些人。這也正是他最終選擇上小紅書的原因,並主動協助他,幫他找電商適合的人才與資源。

GGV 的「非主流」創投思維

同樣的邏輯也套用在他現在所屬的 GGV 紀源資本,這間成立於 2000 年的美國創投現在專注在「帶外國進來,帶中國出海」的雙向領域上。最近就有一個案例,很恰當表現出 GGV 的「非主流」思維。Wish 是間美國電商,簡單來說,就是主打全球草根市場販售中低價產品。

童士豪說 GGV 當初決定投資 Wish 只問了五個問題:1. 平台賣的是有品牌還是沒品牌的商品?2. 沒品牌產品來自哪裡?3. 在美國是哪些人買你的產品?4. 美國銷售額佔全部多少?5. 在中國有多少員工?他表示問這些問題的結果,相信很多美國同業都不會投。但他們想,Wish 想主攻的美國中南部和西部紅脖子市場,是不是能套用中國的屌絲市場經驗呢?事實上 Wish 就用中低價的中國商品,成功在 GGV 投資 18 個月後,就把 SKU 規模從十幾萬提升到約三千萬,證明了 GGV 的想法。

同時具有美國、中國兩個世界最大網路市場經驗,卻又能把各自獨特的生態系有效串聯,正是 GGV 跟其他同業相比最獨特的武器

中國互聯網的四大趨勢

從一個創投的角度來看,他認為中國互聯網未來十年內會有四大趨勢: 國際化、農村化、企業即服務與工業升級

當然他認為自己最適合的部分是國際化,童士豪認為中國互聯網企業已全面被 BAT 把持,競爭也已十分激烈、飽和;那些使用者原本活躍在中國一二線城市的網路業如果還想快速成長達到獨角獸規模,就必須開始放眼全球,出海遠征。不過特別懂農村經濟,了解四五線城市現況並肯捲袖子在地化的創業家,也很適合農村化這條路,特別是在中國城市與農村貧富差距越差越大的現況,民間也必須有新型態服務出現,去相對應減緩貧富差距的壓力。

企業即服務工業升級則是中國的人口紅利已正式結束,而且前面有提到中國已經許多人致力追求更好生活品質,這種服務精緻化,以及工業自動化的需求會同時大量出現。

除了全球化,創業公司還要有哪些條件才能當獨角獸?

前面有提到在評估一個投資案的時候,童士豪非常、非常重視創辦人或 CEO 的經歷與歷練,甚至認為是最關鍵的因素;但一個好的 CEO 除了歷練,還必須具備四項要素。

  1. 選對方向,白話一點就是創業者必須跟對「風口」,這是最基本的要素;但是他跟上風口以後,還必須以迅速自然成長來證明商業模式的可行性。
  2. 夠了解使用者,童士豪認為能掌握使用者的心理也是要素之一,像雷軍優秀的社群敏感度,就是很好的範例之一。
  3. 有好奇心、決策力與企圖心,好奇心會是創意最根本的來源,但沒有相對應的決策力、企圖力也無法發揮。童士豪認為 Airbnb 能帶給使用者超乎預期的體驗,為使用者創造驚喜,就是這三者能完美結合的案例。
  4. 強烈的號召力,像馬雲之所以能創業三次,成功說服團隊跟他一起度過艱辛的初創期除了大方向正確以外,也是因為他具有一定的魅力使人信服。

在他眼中,台灣創業的問題到底出在哪?

雖然童士豪主力是投資中美雙方,也沒有直接投過「在台灣的台灣新創」,不過倒是以投資在中國的台商經驗,對台灣的創業處境也有一番見解。例如他認為, 台灣創投在網路產業的的經歷還是太少,沒有深刻體驗過那種公司短時間成長數十倍甚至到一百倍,其背後伴隨的成長痛苦。有足夠經驗積累,創投才能成功為團隊與自己判斷正確的戰略

而且 當創投只要方向對,團隊對,其實就要大氣一點,不要經經計較那幾毛錢的估值 。他舉例當初就有創投為了考慮要投 Airbnb 是 200 萬還是 250 萬,在那邊討價還價想了三禮拜;結果錯失良機讓 Y Combinator「整碗捧去」先投了。 比起一點小零頭,有太多案例證明「時間」是更重要的機會成本

不只如此,他進一步認為台灣與中國其實已是海島型跟大陸型兩種截然不同的文化;而且應是受到日本的一點影響,台灣無論成熟的科技業或新創業者,跟中國比起來會想得比較細緻,認為做到完美才會出手;但中國做到七十分,也不管獲不獲利就會先丟到市場,讓市場自動給與回饋。 他建議台灣有心創業的人,可以先加入其他國家的新創公司,累積足夠的社會資源與經驗後,能把握市場節奏再創業也不遲

同時他也看在美國、中國、日本、東南亞這四個市場裡面,台灣對東南亞的機會更大一點,但必須努力克服市場太破碎的問題;日本相對來說市場成熟,社會互信程度高,變現也容易,如果在地脈絡夠深不妨一試。而對台灣人來說,美國文化差異非常大,一定要有親自生活或工作過的經驗才有成功機會。

如果可以先暫時撇開政治因素的話,童士豪認為非常適合去中國體驗低價、快速,量先於毛利率的大眾化市場;這段經歷會對開拓印度、東南亞或其他開發中國家的目標都會非常受用。

最後他還是強調:不管當創業者還是創投,最重要心態上永遠不要覺得自己比別人強,而是時時抱著學習的心態累積經驗與歷練;也不用怕失敗,世界每三年就會一波新產業浪潮出現,永遠都會給準備好的人機會。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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