AI 與 Blockchain 創業者,你符合幾個「獨角獸特質」?

在創業的漫漫長路上,專業背景只是一切的起點,創業者善用各式資源持續的學習與進化,才是關鍵。
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作者:Sandi Wu, AppWorks Analyst (AppWorks 分析師 吳岱蓉)

每一位創辦人在創立公司的第一天,都希望自己的 Startup,未來可以成為獨角獸,即使沒有達到 10 億美元估值,也要是一種很特殊的存在

然而,事實上是,一家新創成為獨角獸的機率奇低無比。根據美國市場研調機構 CB Insights 發布的研究報告,追蹤 1,119 家在 2008-2010 年獲得種子輪投資的美國科技新創公司,發現其中只有 1% 的新創公司,能夠成長為獨角獸等級。

究竟什麼樣的新創才能成為獨角獸?「祂」的創辦人又具有什麼特質?為了回到這個問題,AppWorks 團隊決定深入分析所有 235 家近十年內的新創獨角獸,我們從完整名單 (歡迎下載) 開始,接著花了很大功夫透過 Crunchbase、Unicorn Leaderboard、Google、Baidu、LinkedIn 等網站,找出每一位創辦人的性別、年齡、學歷、過往經驗等資料,並比對其他創業者的統計資料,以及 AppWorks 過往 8 年來累積的資訊,來分析各種創業者屬性與創業成功的相關性。以下就是我們這個為期 5 個月的 Unicorn DNA 研究,所得出的幾個重要結論:

1. 53% 的獨角獸創辦人年齡在 26-35 歲之間,比平均年輕 10 歲

創業成果能夠晉身獨角獸,有 53% 的創辦人在創業時的年齡為 26-35 歲。相比 MIT 的研究中,所有的美國新創企業創辦人的平均年齡為 42 歲,能夠打造出獨角獸的創辦人,平均年齡低了大約 10 歲。在 AppWorks Accelerator 歷屆校友中,總共有 925 位創辦人,他們加入時 AppWorks 的平均年齡大約 30 歲。

在 AI 與 Blockchain 領域,則呈現 AI 創業者的年齡較長的現象。AppWorks Accelerator 從第 17 屆 (AW#17) 開始,限定招募 AI 和 Blockchain 的新創進駐,在他們身上,我們發現 AI 新創的創辦人平均年齡為 32,再深入分析發現,超過 10% 創辦人都擁有博士學位,因為與 AI 有關的專業知識,通常是到碩士博士才有相關的課程,所以創業的年齡較長;Blockchain 新創的創辦人平均年齡則為 30,因為 Blockchain 的應用,在近兩三年才開始蓬勃發展,學校也是這幾年才開始有 Blockchain 相關的研究,這些創辦人中,有 18% 都是畢業即創業。

然而,相比年歲多寡,AppWorks 更重視創業者相較其他同年齡的人,想法是否更成熟、思考是否更全面,以及和自己比較,在一段時間內的成長或進步幅度。在 AppWorks Accelerator 進駐期間,身邊就有一群同樣運用 AI 和 Blockchain 創業的同儕在身邊,彼此交流砥礪,遇到任何問題,可以互相交流,一起找解決之道,而看到別人的成長,也會因此受到激勵,這些是許多畢業的校友認為在 AppWorks Accelerator 進駐六個月中,獲得最大的收穫。

2. CS 背景佔 29%,雙主修 MBA 有加分作用

在近十年的 235 位獨角獸創辦人中,68% 只主修一個科系,其中有 29.3% 念資訊科學;32% 則是雙主修,雙主修中有經過 MBA 訓練的佔 32%。相對的,AppWorks 生態系的 925 位創業者,則有約 40% 畢業於資訊科學相關系所。當創辦人自己就是工程師,在研發產品的時候,可以更掌握產品的方向,在尋找 PMF (Product Market Fit) 的過程中,也可更快速進行修正。若在創業之前,能有對商業世界有一定程度的了解,例如修過 MBA 學位,那就能夠結合資訊相關的專業,能夠更快速掌握市場、產業的變化邏輯。

事實上,在創業的漫漫長路上,專業背景只是一切的起點,創業者善用各式資源持續的學習與進化,才是關鍵。這也是為什麼創業加速器通常會協助創業者,與有 10 年、20 年以上經驗的創業前輩連結,向他們學習。在 AppWorks 來說,我們長期合作的成功創業家 Mentor 共約有 60 位,他們都非常願意以過來人的身份一對一輔導,減少年輕創業者走錯路、繞遠路,提升成為獨角獸的機率。

此外,在三人行必有我師的創業圈,加速器的校友網路更是重要的資訊、觀念來源,也因此由 328 支活躍新創團隊、共 925 位創辦人組成的 AppWorks Accelerator 校友網絡,是許多創業者加入 AppWorks 的最主要原因。

3. 連續創業者,創造 Unicorn 的機會較大

連續創業者,擁有更豐富的創業經驗與見識,有更高的機會打造出獨角獸。根據 AppWorks 的統計,在過去 8 年所有來申請 AppWorks Accelerator 的超過 6,000 位創辦人中,僅有 20% 是連續創業;而在 235 家新創獨角獸的創辦人中,則有 45% 為連續創業。表示連續創業者雖然在創業圈是少數,但卻能創造更多的獨角獸,由此可見,連續創業者創造獨角獸的機會較大。

有創業經驗,不管經驗是成功或是失敗,都比第一次創業就成功的機率來得高。建議初次創業,可以找有創業經驗的夥伴加入,增加成功的機率。

尤其 AI 和 Blockchain 新創更要把握機會。因為 AI 和 Blockchain 的應用,都還在發展階段,現在就開始創業,趁著市場還有許多機會時盡快累積經驗,等到時機成熟,就已經擁有比別人更多的創業經驗、也擁有更高的成功機會。

4. 獨角獸新創的共同創辦人數隨著年齡增加而減少

在我們分析的 235 家新創獨角獸之中,若創辦人年齡低於 25 歲,有 80% 以上都是由 2 位以上共同創辦人所創立;26-45 歲的創辦人,一位、兩位、三位創辦人的分布就十分平均;而 45 歲以上的創辦人,有 60% 都是一人創業。

年輕的創業者,若認為自身經驗不足,建議找志同道合的戰友共同創業,除了可以彼此互補不足之處,在制定策略時,也能有不同面向的思考;而年長的創業者,通常擁有更多經驗和人脈,則可以從創業導師身上學習如何當一個好的領導者。

針對 AI 和 Blockchain 新創,建議創業團隊中,至少要有一位技術專家,因為技術在 AI 和 Blockchain 創業中佔了十分重要的地位,是一切的基礎。這位身為技術專家的共同創辦人,是開發新產品與服務的靈魂人物,在決策的時候,就能同時考量技術團隊能不能完成、需要多少時間才能完成,溝通上會更有效率。

以上就是 AppWorks 深入分析了 235 家新創獨角獸的創辦人,所歸納出來的特質。你符合幾點呢?當然,這些分析結果都只是正相關關係,不是代表絕對的因果,也不是不符合上述特質,就無法創出超級成功的企業。最後建議有志打造成功 AI 和 Blockchain 新創的創業者,越早開始越好,不要急於第一次創業就大成功,可以盡量嘗試、從中學習,才能累積更多心法運用在第二、第三次創業中。也歡迎 AI / Blockchain 創業者,在創業路上有任何問題,隨時與我聯絡。

【現在就是創辦 AI / Blockchain 新創的最好時機,歡迎這兩個領域的創業者,加入專為你們服務的 AppWorks Accelerator】


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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