實績案例

  • [布蘭登觀點 086] SEA 2022 Q1 Financial Report

    長期有在關注基石創投的朋友們,相信對於每一季度 Sea 財報的更新應該也不陌生,有興趣的朋友可以看過去的這些文章。以後每季我就會挑幾個關鍵數字來分享我的看法。 About Top Line 從上圖來看,最明顯的就是藍色的 Digital Entertainment 的營收在 Q1 下滑了,這是他在 2020 Q1 後,首次單季較上季下滑,這件事在 Q4 遊戲的 Deferred Revenue 首度出現負值後,本季持續出現衰退,所以營收下滑也不意外。如下圖 Digital Entertainment Revenue 的 Change in deferred Revenue,這個在過去成長期時可以用這種遞延收入的方式來展現當季的成果,但反過來看,現在衰退的話,就會更能反映你當季的慘況。這樣的結果還是要去追溯原因,有可能是遊戲生命週期過長,部分遊戲進入產品生命週期的尾聲,可能吸引新玩家加入,或是既有玩家付費的難度就會提高,另外有其他的服務在跟你爭取消費者眼球的時間,不管是 Youtube、Tiktok 等,也都會是讓他下滑的可能性。以我為例,我也大概半年多沒玩傳說對決了,原本打電動的時間就轉給了 Youtube 或其他線上影音平台。 你看一下下圖的每季活躍用戶的圖 (這是上季的圖),這一季 SEA group 自己乾脆就不放了,上一季放是因為雖然衰退,但至少有 YoY,但這季營收又下滑,相信連 YoY 應該都是負成長了。 About Shopee 這也是從 2018 年我有觀察的數字以來,第一季 Shopee 的 GMV QoQ 呈現負成長。當然隨著你的基期越大,要能打敗季節性因素持續成長是更難的,所以這也不是個太負面的指標,只能說他現在開始進入類成熟期,要一直看他打敗季節性因素可能比較難了,除非有開拓新市場的成熟,那成長曲線才能持續維持下去。 上圖的 Shopee Take Rate 跟邊際貢獻率看來至少是好消息,雖然剛剛提到成長趨緩,但是整體的成本結構還是有持續在優化,Take Rate 上升、行銷費用率下降、整體的邊際貢獻虧損縮小。 About SeaMoney 如上圖 3) Sea Money 所示,其錢包交易的金額微幅提升,由於電商 GMV 的衰退跟 Garena 的收費表現不佳,這也是為何錢包交易收入無法向前幾季有比較明顯增幅的原因。營收來到 USD 236M,雖然每季付費用戶數量降低了,但留下來的客人付的錢更多,Sea Money 能收到的營收也更多,每筆交易能收到的 Take Rate 從 3.95% 提升到 4.63%。這是 Sea Money 部門得要努力的,雖然 Shopee 跟 Garena 的成長趨緩,但他還是一塊很大的餅,要怎麼從著個大池塘裡面去撈自己的用戶,以一個比較新興的部門來說,不應該把其他部門的成長趨緩當成自己成長變慢的理由。 以上就是每季 Sea Group 的 update,這已經變成是個人興趣持續關注了,但我們也會試著將中間可以跟創業者分享的內容,特別指出來讓大家可以參照學習。若覺得基石創投這類的文章有幫助,可以幫我們基石創投的粉絲頁按讚與關注,也順便幫我們分享給更多的創業者與投資人。

  • [VC 101] 淺談 Redemption 贖回權

    最近有個創業者跑來請教我一個問題:大概半年前他們接受了投資人的 SAFE (Simple Agreement for Future Equity) 投資,SAFE 是 YC 提出來讓早期創業者可以更快速地取得投資人投資,降低中間溝通成本的一種投資形式,也就是讓投資人跟創業者大概只要針對轉換價格有個共識後,其他的權利義務都交給下一輪股權募資 (Equity Financing) 的投資人去協商,加快投資速度。 SAFE 的變形 但這個案例裡面,投資人調整了 SAFE 合約裡的內容,把 Redemption 贖回權放入合約中。如果你從 YC SAFE 的網頁來看,你可以發現 YC 試著要把 SAFE 保留在很簡單的狀態,頂多加上個附加條款是讓 SAFE 的投資人,可以在下一輪時有 Pro Rata 的權利。但是這個投資人卻加上了贖回權 Redemption。 什麼是贖回權 Redemption Right 從字面上的意思可以得知,就是擁有此權利的投資人可以要求公司把投資人手上的股票買回去的權利。從創業者的觀點來說,從字面上會覺得這權利很兇,就是投資人叫你把股票買回去 (也就是叫你把投資的股款還他),你就得要買回去。但這個條款實際操作時,通常是在投資日後的幾年時間,例如三年或是五年後,才開始有這個權利要求公司把投資人手上的股票買回去。當初設計 Redemption 的原意,有時候是為了保障投資人,在公司營運一陣子後,可能沒有 IPO 或是被併購的可能性,投資人手上的股票無法變現,但投資人有基金年限的限制,所以希望有這個權利能夠將手上的股票換成現金。在上述的條件下,代表公司可能沒有爆發性的成長,所以才沒能夠繼續,這時候公司不是個賺錢的但沒快速成長的公司,要不然就是個辛苦經營,甚至是岌岌可危的公司。如果是後面的狀況,那公司更沒有那個金錢可以來將投資人手上的股票買回,如果是前面還有賺錢的公司,也許是有機會用雙方合議的價格 (或是當初合約有約定好的價格),將投資人手上的股票買回。 Redemption 的濫用 這幾年的投資經驗看了許多份投資合約,有些投資人對於 Redemption 的理解就是字面上的意思,我有權利請創業者將我手上的股票買回去 (等於是退還股款),但是並沒有加上上面比較合理的年限,讓創業團隊足夠的時間去嘗試與證明能將手上的資金有好的運用。這會造成創業者認為:「這不就是跟你上賭場賭博,下注完後,發現牌面不好,就說你把錢還給我,我不賭了」的感覺很像。 這次的案例就是這樣的狀況,投資人半年前投資的 SAFE,發現創業者後續的募資也不順利,就希望依照合約請創業者把手上的股票買回去。通常投資人若是擔心創業者這一輪的募資金額不夠,最常用的方式是會訂定 Minimum Closing,例如募資金額如果沒有超過 USD 1M 的話,那這一輪不會成,就算我承諾要放 USD 0.5M 進去,只要沒有達到 Minimum Closing 的門檻,我就不回投資進去。不過當初創業者也簽了合約,如果要依照合約精神去執行,那創業者也只能認了。只能說當初簽約時還是要多看幾眼,如果不熟悉合約,花點錢請比較有 Reputation 的律師來幫你看,說不定是花小錢省大錢。 這都是 Common Term? 許多團隊可能會從投資人的口中聽到這句話「這都是 Common Term」,這句話有時候對也不對,從上述的例子來說,如果真的進入 Equity Funding 的條款,那 Redemption 在某些條件下可能就是 Common Term,這邊的條件是指當下的外在環境、團隊的狀況以及投資人對於這些因素的風險歸因,可能會讓投資人覺得一定要放這個 Term。但錯誤的地方是,沒加上特定期限的 Redemption 可能就不是當初設計 Redemption 的原意,這更像是讓投資人可以參與一個相對沒有風險的投資,當然你把錢匯到其他人的戶頭,之後用這條款請他還你錢,其實風險也很大,因為在投資新創的過程中,很容易錢就燒掉了。 如果創業團隊想要避免上述的狀況的話,找一個好一點的律師,他會跟你說這個東西是否是個 Normal Practice,另外你也可以跟你的投資人好好地請教,我認為好的投資人應該是會願意把背後的邏輯說給你聽。這個在我前公司 AppWorks 時,我所受到的訓練就是要能夠跟創業者將合約內容講解清楚,消除雙方的資訊不對稱,我認為有良好的溝通下,才能夠跟創業者有長期的合作關係,不然很多投資上的糾紛都是當初溝通不良,到最後產生怨懟 (如同本文的例子一樣)。 希望以上簡單的贖回權介紹,加上個案例說明,能讓大家更理解贖回權的設立目的。未來如果有其他投資人跟你談這個條款時,你也更能夠了解他設立這個條款背後的原因。若大家認為基石創投的文章不錯的話,請 Email 訂閱基石創投 Blog,或是對基石創投粉絲頁按讚,同時幫我們分享。

  • [布蘭登觀點 085] 遠距工作讓人才流動的地理邊界開始動搖

    這幾年因為 Covid 的關係,讓全世界的人開始更加適應「Work From Home, WFH」的工作模式,過去一兩年的時間,有許多知識工作者都一直處於這樣的工作模式,特別是軟體工程師這類只要透過遠端協作,就能完成多數工作,讓許多人已經習慣了這種工作模式,甚至最近美國一些科技大公司開始呼籲員工開始回辦公室工作,但反而造成員工的強烈反彈,看來 WFH 也將漸漸融入新一代工作模式的 DNA 中。這樣的改變也造成雇主對於人才需求的地理邊界,也逐漸鬆動。 人才市場的地理界線開始鬆動 世界科技的重鎮位在美國矽谷,所以許多一流的人才必須居住在 Bay Area 才有機會參與世界最新科技的演進。但 WFH 後,這一群原本居住在 Bay Area 的人,有部分已經開始選擇遠離,尋找居住品質更好、生活成本更低的地點,同時透過遠端工作完成原本該做的事情。但這一點也讓許多科技新創的老闆開始想到:如果這樣,那我也可以在世界各地找到好的人才,只要能夠傳遞工作上該傳遞的價值,那你位在哪邊,I Don’t Care。 WFH 的 PMF 因此過去一兩年的時間,我們看到了一個趨勢,協助這件事情發生的 HR Tech 新創加上他們近期的成績,也進入了投資人的雷達中。Deel 是一間提供公司可以在沒有設立當地公司的狀態下,在不同國家發放薪資、管理人員,並符合當地人才相關法規的一個 HR Tech 新創。隨著 Covid 讓 WFH 的普及率提昇的大環境下,短短的兩年內,就完成了四輪募資。2020 年 05 月完成 USD 14M 的 Series A;不到幾個月,2020 年 09 月完成 USD 30M 的 Series B;不到七個月的時間,2021 年 04 月才完成 USD 156M 的 Series C 募資,整體估值來到 USD 1.25B;又過了不到半年,2021 年的 10 月完成了 USD 300M 的 Series D 募資。另外 Romote 也是另外一個例子,上週剛完成了一輪 USD 300M 的募資,由 Softbank Vision Fund 領投,估值來到 USD 3B。而他距離上一輪募資的時間,也不到一年的時間。這樣的募資速度,也呈現了這個領域對於 WFH 需求的 PMF。 Arbitrage 的可能性 但這類新創大多能在歐美國家提供比較好的服務,但在亞洲市場的服務成熟度還沒那麼高,加上地域的關係,市場熟悉度與當地人才領域的連結也較弱。亞洲區域也有越來越多的 HR Tech 開始著手解決這類的問題,例如來自新加坡的 Glints,但 Glints 解決的問題也大多在亞洲間,也就是替亞洲的新創或科技巨頭解決跨亞洲市場間的人才相關問題。我認為如果能夠有個將歐美科技新創與巨頭,介接亞洲的人才的平台,在生意上會是個更好的定位,因為有較好較強的人才需求 (相較於亞洲的新創與科技巨頭,歐美的能提供更好的舞台與薪資水準) 就能夠讓整個商業模式更有規模化與獲利的可能性。 而台灣團隊或是台灣的科技人才優勢,是否能夠在這波浪潮中扮演怎樣的角色呢?讓我們拭目以待。若覺得基石創投這類的文章有幫助,可以幫我們基石創投的粉絲頁按讚與關注,也順便幫我們分享給更多的創業者與投資人。

  • Palantir:整合性企業數據分析軟體的競爭定位 (下)

    Julian 是基石的實習生,目前就讀台大。過去有 Data Scientist 相關的實習經驗,因為對 SaaS 模式的新創有興趣,同時也想了解 VC 怎麼分析新創的商業潛能,所以加入基石。喜歡籃球、鋼琴還有 Steam 上的各種遊戲。 Palantir 關鍵財務指標 1. 營收 Palantir 於 2020 Q3 上市,至 2021 Q4 的季營收成長至 USD 432M,但從 2020 Q3 至 2021 Q4 可以發現季營收成長趨緩的狀況。根據 Palantir 季度營運報告,COVID-19 爆發期間,Palantir 利用快速開發與佈署軟體的優勢,大量提供美國及其友邦政府疫情監測軟體服務,不過這樣的成長動能在 2021 年逐漸放緩,使得 YoY 的季營收成長率有所下降。 若將季營收拆分為商業市場與政府市場,可以發現商業市場近幾季有成長增速的趨勢,Palantir 在季度營收報告當中亦逐漸加重與投資人溝通商業市場的成長潛力。政府市場的成長則在 2021 年趨緩,一部分受到前述 COVID-19  政府客戶開發情況的影響,另一部分則是因為 Palantir 當年度與美國政府的新合約數量有所下降,成長的營業收入主要源自舊有合約的續約。 基於 Palantir 的競爭定位以及產品特性,預計未來幾年 Palantir 的營收成長動能主要來自商業市場的成長,尤其是客戶供應鏈管理以及藥物研發的需求。例如 Foundry 協助 Merk 將半導體供應鏈透明化,串聯原料供應商及 Merk 的數據,以期能解決半導體短缺,並加速產品上市速度。Palantir 系統部屬時機短以及數據孤島整合能力的優勢,可以協助大型跨國企業較為迅速的應對全球供應鏈所面臨的問題。基於 Palantir 的客戶開發策略,新客戶從 Acquire 階段到成長至 Scale 階段需要一段時間,預計未來三年商業市場的營收成長會進一步增速。 2. 獲利 整體而言,Palantir 的虧損逐漸縮窄。不過由於組織內部由上至下的薪資結構普遍以低底薪、高配股為主,使其 Stock-based Compensation (SBC) 佔營運支出約 50%。2021 Q3 IPO 時也因而產生高額的營運支出,造成該季營業利潤率跌至 -293%。若將 SBC 排除,Palantir 於 2020 Q2 已實現營運獲利,2021 Q4 調整後營業利潤率已達 25%。 Palantir 虧損縮窄的原因,主要源自軟體開發的營收規模效應。軟體開發商的成本結構可以分為兩大部分,一為銷貨成本 (COGS),主要包含運算成本以及系統維護成本等,另一為營運成本 (Operating Expense),包含行銷、研發以及行政開支等,而兩者又以營運成本為主。以美國的軟體系統開發商為例,產業的銷貨成本約佔營收 10% 至 30%,營運成本則約佔營收 45% 至 65%,整體營業利潤率約為 25%。 軟體開發存在營收規模效應是因為,軟體開發初期需要投入大量的研發費用,但是有限的營收使得營運費用比例相當高,在產品開發完全後,隨著軟體的使用者數量上升,增加的主要是運算與系統維護等銷貨成本,研發費用並不會等比增加,使得平均每單位營收所需要的營運成本隨之下降。2019 年至今 Palantir 的 R&D 佔營收比例已由 50% 降至 20% 上下,S&M 則由 70% 降至 40% 左右,整體而言較產業平均略高。2020 Q3 該比例暴增的原因則主要是因為 IPO 所產生的 SBC 支出。 不過,若將 SBC 排除,Palantir 在行銷、研發以及行政開支佔營收的比例已與產業平均水準相當,對尚處於發展早期階段的企業來說,這樣的營運效率實屬優良。 比較 Palantir、SAP、ORACLE 與 Salesforce 的調整後營業利潤率,Palantir 的獲利表現已具有一定水準,約落在 25% 上下。ORACLE 則因為 2021 Q3 加強在雲端硬體設備的投資,資本資出大幅上升,使其營業利益率有明顯的下降。 目前影響 Palantir 淨利率表現最大的因素為 SBC。該策略的優勢有二。第一,高配股與一定的閉鎖期間可降低員工的流動率,而配股可確保成員與組織的發展目標一致,低流動率則能確保 Palantir 所強調的營業祕密、客戶資訊安全獲得保障。第二,SBC 非現金支出,並不影響現金流量,有利於 Palantir 將資金投資於研發,進一步加速營收的成長。 不過對於股東而言,若企業不以現金購回 SBC,透過 SBC 新發行的股票便會稀釋現有股東的股份,企業等同是將人事成本轉移至股東身上。Palantir 目前的 SBC 處理策略即是如此,且 Palantir 創辦人 Class F 的股權結構又會加速股東的股權稀釋情況。此外,SBC 的使用也使得 Palantir 公司成員長期在市場上拋售股票,影響 Palantir 的股價表現。 依照目前 Palantir 的獲利結構以及低迷的股價,雖然無法確知未來其 SBC 的使用策略是否會調整,但可能存在兩種情境。一是因應低迷的股價,調高薪資中現金支付的佔比,以確保組織成員的薪資福利維持在同一水平,但可能導致行銷與研發的實際現金支出上升,壓低 Palantir 目前約在 25% 的調整後營業利益率。二是調高股數配額並拉長閉鎖期間,但此舉會更加稀釋現有股東的權益,除非 Palantir 的營收維持高成長,否則市場對於 Palantir 股票的持有意願可能會進一步降低。 3. 營收與獲利成長性 SaaS 企業需平衡利潤率以及成長性,在擴張客戶基數的同時確保自身追加銷售的能力,通常以營業利潤率加上營收成長率等於 40% 作為標竿。Palantir 自 IPO 至今該指標大約維持在 60%,遠高於 SAP、ORACLE 與 Salesforce,整體而言成長相當迅速。 4. 營運關鍵指標 2020 Q3 至 2021 Q4 期間 Palantir 的平均客戶營收先升後降,可能原因在於客戶獲取速度增加,尤其在 2021 年客戶數量有顯著的成長。由於客戶開發策略的原因,Acquire 與 Expand 階段的客戶營收貢獻,而 2021 年所開發的客戶尚處於這兩個階段,因而拉低整體的平均客戶營收。 根據 Palantir 季度報告,2021 年業務團隊擴編 80 人,使其商業客戶在該年翻倍。檢視 S-1 公布的 GTM 策略,持續建置業務團隊與客戶直接接洽 (Direct Sales) 也將會是未來幾年的發展重點。此外,Palantir 也與 IBM、AWS、Stern Stewart、AlixPartners、DataRobot 策略性合作,在擴增銷售管道的同時,也加強自身產品開發者平台 (Developer Platform) 的特性。 進一步分析 TOP20 客戶的營收表現,可以發現 Palantir 擁有優良的追加銷售能力。2020 Q1 至 2021 Q4,TOP20 客戶的平均營收約以 6% 的速度持續增加,不過當中政府客戶與商業客戶的比例,以及客戶的流失率並未公布。 由於 Palantir 僅公開客戶合約的長度,而沒有客戶的實際留存時間。故此處調整客戶終生價值 (CLTV) 的估計方式,改以合約為計算基礎,將其與平均客戶營收相乘。 Palantir 與客戶簽署的合約以 5 年為標準,但實際履行情況可依據客戶的需求於 5 年當中做調整,包含終止合約、增加購買軟體功能等,使得合約的實際年期與合約金額在合約期間有所變動。目前實際執行的合約長度約落在 3.5 年左右,但由於合約到期後客戶可選擇續約或是換約,使得客戶的實際生命週期可能較 3.5 年為高。 若以合約為基礎計算客戶終生價值,目前 Palantir 約落在 USD 23 Million,實際 CLTV 可能較此略高。不過 2020 Q3 至今可以發現客戶價值下降的狀況,背後主要受到客戶開發速度上升,平均客戶營收下降的影響。 然而若進一步分析 Palantir 未執行的合約價值,可以發現平均每位客戶在未來可帶來的營收有所下降,代表 Palantir 在 2021 年後新簽署的合約規模較 2021 年以前為低。Palantir 因而需要使用更低的成本開發客戶,對客戶的追加銷售能力在未來也更為重要。 以前一季的行銷費用及過去 12 個月客戶淨變動額估計,Palantir 在 2021 年以後的客戶獲取成本有顯著的下降,目前約為 USD 4.5 Million。受到客戶獲取成本下降的影響,以營收計算的開發成本回收期也由 1.8 年降至 0.7 年。若考率毛利後的成本回收期,該數值也由 2.6 年降至 0.9 年,更大的下降幅度源自更高的毛利率。 回顧 Palantir 在 2021 年加速進入商業市場的經營策略,包含大幅擴編業務團隊、增加銷售通路等,目前初步來看對於營運模式有正面的影響。依據 Palantir 客戶開發速度以及追加銷售能力分析,預計未來 Palantir 也能有持續成長與規模化的能力。 結論 (下) 在財務表現上,Palantir 成長迅速,受益於營收的規模效應,營業支出佔營收的比例逐漸下降,虧損也逐步縮窄。目前 Palantir 的薪資結構以低底薪高配股的結構為主,透過 SBC 降低員工的流動率,也讓自己的現金流量更為健康。若將 SBC 支出排出,目前 Palantir 的營業利潤率也已轉正。不過受到股價持續下跌的影響,為了維持組織成員的薪資水準,Palantir 是會選擇增加 SBC 發行股數,抑或調高現金薪資佔比則尚待觀察。前者有可能會提高現有股東的股權稀釋情況,影響股價表現,後者則會增加以現金支付的營運成本,使得調整後營業利潤率降低。 預計未來 Palantir 的營收成長動能主要來自商業市場的貢獻,可透過彈性的系統架構加速開發商業市場,且成長幅度會較 SAP、ORACLE 與 Salesforce 快上許多。從客戶生命價值與客戶獲取成本等指標分析,Palantir 在 S-1 當中規劃的 GTM 策略已逐步實踐,且對財務有正面的影響。大幅擴編業務團隊,並加強與 IBM、AWS 等企業的合作已使得 Palantir 在 2021 年客戶數量翻倍。依照 Palantir 的 Acquire、Expand 與 Scale 客戶經營策略,以及過去數年 TOP20 客戶的經營能力,預計在未來幾年客戶價值會有進一步的成長。 總而言之,目前 Palantir 雖然沒有傳統 ERP 與 CRM 廠商大量的客戶基數,但透過產品的策略定位,Palantir 有機會於企業數據分析市場快速成長,未來表現值得期待。 基石創投積極的與新創企業合作,協助創辦人建構數字管理方法,期許新創不只提供數位化的產品與服務,也同時能成為一個數位化管理的企業,若你有興趣請隨時聯繫我們或寄信至 contact@cornerstonevc.tw ! 此外,基石創投也積極的招募新團隊成員,有興趣與我們一同奮鬥的夥伴,歡迎與我們洽談!

  • Palantir:整合性企業數據分析軟體的競爭定位 (上)

    Julian 是基石的實習生,目前就讀台大。過去有 Data Scientist 相關的實習經驗,因為對 SaaS 模式的新創有興趣,同時也想了解 VC 怎麼分析新創的商業潛能,所以加入基石。喜歡籃球、鋼琴還有 Steam 上的各種遊戲。 Palantir 簡介 1. 商業模式 Palantir 的獲利模式有別於一般商品銀貨兩訖的銷售,而是在提供客戶數據分析軟體服務後,依據使用的期間收費。其主要產品包含分析平台 Gotham、Foundry,以及後臺系統 Apollo。Gotham 以美國政府及其友邦為主要客戶,主要應用於軍事與反恐領域,協助軍事單位偵測及預測敵對陣營行動,並提供可行的解決方案。Foundry 則主打商業市場,協助企業整合與分析分散在營運流程當中的資料,並做出商業決策,常見的應用情境如供應鏈管理以及藥物研發。相較之下,Apollo 則為 Palantir 管理及部屬 Gotham 與 Foundry 的系統。 Palantir 的營收源自客戶支付的軟體使用費,通常透過簽署長年期的合約協助客戶部署軟體,並將其與營運流程整合。不過由於 Palantir 極為強調機密性,與大部分客戶簽有保密條款,使得外部難以詳細的了解其與客戶的合作模式。不過從 2021 年 Q1 公布的資訊可以發現,Palantir 目前執行中的合約平均時間長度為 3.7 年,商業客戶則為 4.6 年。合約期間若客戶分析的需求上升,合約長度、服務內容也會有所調整,該客戶平均每年對 Palantir 的營收貢獻額也會隨之變動。 客戶經營 Palantir 則區分為三個階段,Acquire、Expand 與 Scale。Acquire 階段,Palantir 會以極低的價格或甚至免費替客戶部屬軟體,透過實驗性專案 (Pilot Program) 協助企業將分析結果應用於營運,此階段之客戶年營收貢獻額低於 USD 100,000。實驗性專案結束後若客戶願意實際訂閱軟體,客戶經營便會進入 Expand 階段,年營收貢獻額超過 USD 100,000,Palantir 亦會於此階段嘗試向客戶追加銷售其他產品功能。Scale 階段則代表客戶除了既有的模組之外,需要更為客製化的分析功能,Palantir 此時會協助客戶開發新的客製化軟體與演算法,或是依據客戶的要求於 Gotham 及 Foundry 的架構上開發新功能。 2. 管理團隊 Palantir 極為強調創辦人對於企業的掌控。依據其 S-1,創辦人 Alexander Karp、Peter Thiel 與 Stephen Cohen 持有之 Class-F 股票會使三人永久的握有 Palantir 49.99%的股權。若創辦人進一步買入其他股票,使三人股權占比大於 50%,Palantir 便會成為 NYSE 所定義之「Controlled Company」,公司治理規範與其他一般上市公司存在差異。譬如董事會可選擇不設置獨立董事席位,薪酬委員會、提名與公司治理委員會也不可選擇不由獨立董事組成。不過由於上市過程中受到市場及 SEC 的雙重壓力,Palantir 於 2020 年起聘僱了 4 名獨立董事,以加強公司對於股東權益的重視,提高股票對投資人的吸引力。 4 名獨立董事包含 Zillow Group 創辦人 Spencer Rascoff,Palantir 前營運總監與目前 8VC 合夥人Alexander Moore,華爾街日報記者 Alexandra Schiff,以及前 Accenture 顧問 Lauren Friedman Stat。值得注意的是 Alexander Moore 為 Palantir 創始成員,8VC 亦為 Palantir 早期 VC 投資人之一。Palantir 雖然聲稱董事會由獨立董事占多數,但實際影響力為何則有待商榷 3. 業務開發 協助美國政府對抗恐怖主義為 Palantir 的創立目標,但當時矽谷的 VC 並不看好其商業模式。Palantir 因而僅獲得 Founders Fund 以及 In-Q-Tel 的資金挹注。前者為創辦人 Peter Thiel 創立及自行管理之 VC,後者則為 CIA 管理之基金。 獲得 In-Q-Tel 的策略性投資對於 Palantir 早期的發展相當重要。原因在於In-Q-Tel 的投資皆以能協助 CIA 增強間諜活動能力、情蒐能力及權力為主要目標,而 Palantir 的創立時間及創立目標恰巧與當時 CIA 在 911 恐怖攻擊事件後的業務重點有相當大的關聯性。此外,透過 CIA 資助之實驗性專案,Palantir 也逐步建立起產品架構,並利用 CIA 的內部資料訓練模型,例如 Palantir 研發之犯罪預測系統 (Pre-crime Technology) 可協助情報單位在行為人犯罪之前預知其犯罪的可能性。 除了商業模式的性質之外,Peter Thiel 與政界的關係應也對於 Palantir 的發展有深入的影響。Peter Thiel 長期贊助自身支持之政治人物,著名之案例包含前總統 Donald Trump。2016 年 Peter Thiel 也曾於共和黨的全國大表大會上公開發言。2022 年起 Peter Thiel 影響政界的措舉更為明顯,總共贊助 16 名參議院、眾議院候選人,更宣布自己將更投入在 Donald Trump 往後的選舉活動。 受惠於 CIA 的支持以及 Peter Thiel 與政府的關係,Palantir 於政府市場的業務成長快速,2021 年營收為 USD 899M,約占 DoD IT 支出 2.3%。然而從長期目標市場的成長來看,政府市場 (Government Market) 的成長有限,每年約以 5% 的速度在成長。Palantir 目前約 10% 的政府市場營收成長率在未來可能趨緩。如何加速開發商業市場 (Commercial Market),以找到下一個強力的成長動能,因而成為 Palantir 的重要課題。 企業數據分析 (Data & Analytics) 市場概況 1. 定義與市場規模 數據分析產業存在的目的在於協助企業分析大量數據以進行決策,範圍涵蓋策略規劃、預算制定、銷量預測等,為 SaaS 產業的分支。近年受惠於軟硬體技術進步及雲端運算的發展,市場規模成長快速,預計將於西元 2030 年達到 684 億美元,10 年 CAGR 約 13.5%。 2. 產業價值鏈 若依據數據分析的流程將產業價值鏈加以拆分,可以依序分為資料獲取 (Data Acquisition)、資料倉儲 (Data Storage)、資料分析 (Data Analysis)及資料終端應用 (Data Usage)。不過由於企業可不斷利用新技術豐富 (Enrich) 現有資料、探索新應用方式,使得企業內部的數據分析流程具有循環 (Recursive) 的特性,而非單向的、線性的作業流程。 以零售業的發票紀錄為例,資料集通常包含銷售時間、品項名稱及價格,為了豐富 (Enrich) 現有資料,企業可以利用品項被同時購買的頻率,將品項貼上不同的類別標籤。由於消費者的購買偏好會隨時間改變,企業便需要定期為各品項重新貼標。由於分析的流程相同,企業內部的數據分析業務因而具有循環 (Recursive) 的特性。鑒於這樣的特性,大型的數據分析軟體通常涵蓋數據分析的各項功能,以優化使用者的工作效率,例如 SAP 的財務系統除了協助客戶儲存財務資料,亦可助其進行財務分析,協助企業進行決策。 以下詳細介紹數據分析各環節所代表之意涵。 「資料獲取」即為 ETL (Extract Transform Load),泛指原始資料 (Raw Data) 的蒐集與清洗等前處理流程。程序大概如下,首先自各式資料來源抽取結構性資料 (Structured Data) 及非結構性資料 (Unstructured Data),並透過編號、整併等方式將資料轉換為資料庫可以儲存的格式,最後再將資料載入資料庫當中。結構性資料通常為已存在但散佈於各終端處理器之資料表,非結構性資料則泛指聲音、影像及字串等。若依據資料內容區分,則可分為財務、行銷、供應鏈等領域,其資料來源有所差異。 「資料倉儲」泛指協助企業儲存營運、行銷、製造等過程中所產生的資料,為價值鏈中硬體投資成本最高的區塊。依照不同的資料倉儲架構,如  SQL、NoSQL 等,使用者呼叫資料的效率及儲存成本也所不同。依硬體的所有權及連結方式區分,也可將資料倉儲方式分為 On-premise 與 Cloud。一般而言 On-premise 架構為使用者利用內網連接企業自有之伺服器與資料庫,通常由內部 IT 團隊管理,Cloud 架構下使用者則需透過網際網路連結外部伺服器及資料庫,Google 與 Snowflake 皆為著名的資料倉儲服務提供者。從資料使用企業的角度出發,On-premise 可擁有較高的資料安全性,常見的應用場景如藥物研發、軍事科技、金融業等,但 Cloud 架構的成本較低,零售業、餐飲業因而大多採用 Cloud 的架構。 「資料分析」泛指將資料 (Data) 轉換為訊息 (Information) 的過程,以協助企業進行決策。資料與訊息的差異在於,分析前的資料通常無特別意義,具有多樣的解讀方式,例如商品 A 的價格為 USD 100 元。資料分析後產生的訊息則對企業決策有所幫助,例如商品 A 價格 USD 100 元,高於平均市價 10%。 10% 這個訊息即可讓企業了解商品的價格定位,進而決定後續的行銷策略。 依據分析的目的區分,可以將資料分析大致為敘述性分析 (Descriptive Analysis)、診斷性分析 (Diagnostic Analysis)、預測性分析 (Predictive Analysis) 及規範性分析 (Prescriptive Analysis)。敘述性分析通常為頻率、樞紐分析等敘述性統計。診斷性分析目的在於發掘問題的因素,常見的演算法如 Root Cause Analysis。預測性分析旨在預測關鍵指標的未來走勢,Time Series Analysis、Machine Learning 等皆為常見的分析預測方式。規範性分析則希望能進一步推測不同決策所產生的結果,並計算不同決策下各情境的發生機率,Markov Decision Process、Stochastic Optimization 等為常見的模型。 「資料終端應用」以企業決策為中心,泛指數據導向 (Data Driven) 的商業活動,為數據分析產業創造價值的核心。依據企業內部的組織功能,可以將其區分為營運、財務、研發、行銷等區塊,不同的組織功能依據其決策性質的差異,對於上游資料獲取、資料分析等的需求也有所不同,為數據分析產品差異化的主要來源。以行銷數據分析的應用為例,為了向客戶投遞數位廣告,企業便需要藉由 cookie 了解使用者於網頁的瀏覽主題、頻率等,據此將客戶區分為不同的客群之後,再依據他們的偏好推送適合的廣告。以製造業的應用為例,工廠則需要透過感測器 (Sensors) 蒐集機器的運作狀況如溫度、壓力等資訊,再結合產出良率,據此調整機器的操作方式以提高工廠的產出。兩者所需要的資料不同,獲取方式有所差異,最終的分析方法也不同,因而有各自專精的數據分析服務提供者。 Palantir 競爭分析 1. 產品發展策略 由於資料分析流程具有循環的特性,大型數據分析軟體供應商在規模化後常進行垂直整合,以提高客戶黏著度。目前主要的數據分析軟體,依據產品發展策略可將其大致分為兩類: 第一類為 SAP 與 ORACLE 等 ERP 軟體商。由資料倉儲開始發展,原先以協助客戶建立營運、財務資料庫為主要業務,近年逐步拓展至資料分析的領域,旨在幫助客戶應用大量的營運與財務數據,以優化企業決策。 第二類為 Salesforce 等 CRM 軟體商。以資料獲取與資料分析為主要服務內容,旨在協助客戶管理分散於各管道、各資料庫的客戶資訊,近年亦開始提供 AI、資料視覺化等進階的分析服務。 Palantir 的產品發展策略較傾向於後者,但相較 Salesforce 等 CRM 軟體商更強調資料分析的發展,在公司創立初期便集中資源朝向 AI 的架構發展。在資料獲取以及管理上,Palantir 也更為強調非結構性資料的處理,相對之下一般的 CRM 軟體商常是整合多個資料庫並以處理結構性資料為核心。這樣的產品發展策略原因在於,為了開發 IT 系統與資料倉儲系統較為落後的政府客戶,且反恐行動所需要的資訊常散布在各式的文件當中,使得 Palantir 需要有強大的非結構性資料整合 (Data Integration) 能力,包含電子郵件、PDF 等文件。 在軟體的使用體驗上,Palantir 主要透過 Graph、Map、Objective Explorer 與 Browser 等四個介面協助使用者進行分析。實際的資料處理功能涵蓋極廣,例如 Gotham Video 與 Foundry Monocle 等。 2. 彈性架構及佈署時間成本 依據資料的數量、複雜度以及企業組織規模,數據分析系統的部屬時間差異極大。不過大致而言,SAP 需要部屬半年至一年,Salesforce 約一個月,Palantir 則聲稱 Gotham 與 Foundry只需花費數小時。雖然詳細的情況有待商榷,但背後原因可能在於系統資料架構以及佈署環境的差異。 系統資料架構上,SAP 需要透過顧問協助客戶建立資料庫,將形式各異的營運、財務數據彙整為資料庫內的結構性資料,而 Salesforce 與 Palantir 則以整併企業內部各資料庫為主。在彙整 (Integrate) 資料的策略上,Palantir 的 Data Pipeline 採用自動化、彈性化的基礎架構,以彙整最原始的數據 (the Most Granular Sources) 為主,避開已經過整併、前處理的資料,因而免去人工系統對接以及大量資料比對與除錯所需要的時間。為了回答客戶彙整資料所希望解決的商業問題,Palantir 也會利用演算法預先將資料集分組,協助使用者關注與該商業問題相關的資料庫。 佈署環境上,Palantir 可以在多樣化的託管環境 (Hosting Environment) 下運作,包含公有雲 (Public Cloud)、私有雲 (Private Cloud)、本地數據中心 (On-premises Data Center)、分類環境中的氣隙網路 (Air-gapped Networks in Classified Environments)、邊緣計算環境 (Edge Computing Environment)、筆電 (Laptop) 以及專用硬碟 (Specialized Hardware)。多樣化的佈署環境使得 Palantir 可以更快速的協助客戶佈署軟體,縮短調整軟體架構、系統對接等的佈署時間。 3. 數據孤島整合能力 目前許多大型企業並非欠缺數據、缺乏資料庫,而是組織沒有整體的資料管理策略,使得資料庫的架構複雜、互不相容。背後的原因可能為成本考量因素,各部門以自身開發目的及時程為優先,或是組織政治問題導致資料無法串連。 有兩種常見的策略可以解決數據孤島的問題,資料庫系統重整及資料獲取方式優化。資料庫系統重整旨在改動整體系統架構,雖會大幅優化系統營運,但耗時且成本高昂,對於大型企業的營運也存在相當程度的風險。南山人壽的境界計畫即為著名的失敗案例,南山斥資 NTD 10.1B 與 SAP 合作整頓 ERP 與 CRM 等系統,但 2019 年系統上線後卻造成 15.2 萬件保單失效或停效的問題。資料獲取方式優化則以彙整現有資料庫中的結構性資料,以及電子郵件、文件與圖像等非結構性資料為主,目的是在目前的資料庫架構上建構另一個整合性的資料獲取平台,以協助企業提升數據分析的價值和速度,但是平台的資料串接品質及運行效能可能較前者低。簡而言之,為了打破數據孤島,企業需要在財務成本、時間成本及組織政治問題之間做取捨。 Palantir 以資料獲取方式優化為主要策略,透過多樣化的數據連接器 (Data Connector),例如第三方 SaaS 、客戶及 Palantir 維護的插件,Palantir 可以快速的整合客戶擁有的各個資料庫。快速的佈署、較低的資料庫彙整時間,以及相對較低的財務成本,使得企業較容易推動組織內部的轉型或是跨部門的協作。 4. 資訊安全 近年被偵測或回報的惡意軟體數量約以 27% 的 CAGR 成長,企業對於網路、雲端服務的仰賴度不斷上升後,對資訊安全的要求也逐漸提高。由於 Palantir 以提供美國國防部數據分析服務切入市場,接著才以私人企業為客戶,使其相較於其他企業級的數據分析軟體,具有安全性上的優勢。以美國國防部 (DoD) 的雲端運算安全要求指南 (CC SRG) 為標準,Palantir 的表現優於 SAP、ORACLE 及 Salesforce。 Palantir 資訊安全的優勢與其創立背景有深厚的關係。CIA 持有的 In-Q-Tel 為 Palantir 早期投資人,且 Palantir 的產品原型也是使用 CIA 內部數據訓練而成,其產品架構的開發方向即是美國政府對於雲端系統的規範。此外,創辦人 Peter Thiel 對於政界也存在影響力,除了長期贊助各州參議院、眾議院候選人競選資金之外,從 2016 年於共和黨代表大會的演講就可窺見他與共和黨深厚的關係。從全球政治的觀點出發,Palantir 於 S-1 當中也明確表述自身的政治立場,其目標客戶為美國政府及其友邦,也僅限於此。相較之下,SAP 與 ORACLE 有相當多的中國客戶,因而無法進行這樣的立場表述。 雖然商業市場與政府市場有所差異,但透過大量的美國政府合約,Palantir 也證明自身有極高的資訊安全技術,政治立場的策略定位也使其在敏感資訊的處理上相對於 SAP 與 ORACLE 更能取得客戶信任。 5. Buy or Build 為大型企業提供分析軟體服務的 Palantir 除了面臨同業的競爭,也面臨客戶內部 IT 團隊的競爭。大型企業在導入數位化分析工具時,常面臨自行開發 (Build) 以及向外部 SaaS 廠商採購或訂閱 (Buy) 的抉擇。向外部供應商採購數據分析軟體所費不貲,隨著購買的模組數量上升,軟體的訂閱費用也會急速的上升。若企業內部能招募配置完整的資料分析團隊,企業便能自行利用自有的數據,產生分析結果。 不過 SaaS 廠商存在的效益在於,相較於單一企業所能負擔的 IT 成本,SaaS 廠商可以投資更多的 R&D 資源於軟體開發,使其軟體效能顯著的高過企業內部自行研發的軟體,並銷售給大量的客戶解決他們相似的問題。當 SaaS 軟體與企業的組織運作流程契合度愈高,組織便會形成一股愈強的慣性,因而使企業不容易中途轉換軟體,或是自行研發新的數據分析軟體。 Palantir 在這樣的商業模式上又做了些微的調整,除了軟體產品,Palantir 也提供 IT 諮詢服務。利用 Gotham 及 Foundry 彈性的系統架構,Palantir 可讓客戶在平台的架構上自行研發新的功能,或是做為外部的 IT 團隊協助客戶開發新功能。從資料獲取到資料終端應用這樣 end-to-end 的解決方案,再加上開發者平台 (Develop Platform) 的特性,使得客戶在採用 Palantir 的產品後願意額外採購新功能,提高訂閱費用。這樣的特性也體現在 Palantir 的客戶經營流程中, Scale 階段高額的客戶平均營收貢獻額。 結論 (上) 隨著企業數據分析需求的上升,原先以資料倉儲、資料管理為主要業務的 ERP 與 CRM 供應商開始向既有客戶追加銷售相關的數據分析模組,包含 AI、機器學習、資料視覺化等模型。當 Palantir 從政府市場轉向商業市場發展,勢必會加遽與 SAP、ORACLE 與 Salesforce 等產業領導者的競爭。 與傳統的 ERP 系統商 SAP 與 ORACLE 相較,Palantir 的產品發展策略與 Salesforce 較為相近,以資料獲取與資料分析為核心。不過在競爭定位上,Palantir 有幾項獨特之處。第一為彈性的佈署架構,Gotham 與 Foundry 可以於公有雲、私有雲或是本地數據中心佈署及運作,使得 Palantir 的產品能應用於多樣化的需求情境,佈署時間成本也較競爭者低上許多。第二為彈性的資料獲取架構,Palantir 藉由大量的數據連接器獲取原始資料,除了一般雲端資料庫如 AWS S3、SAP 與 Azure Data Lake,還包含客戶的小型資料庫,或是電子郵件、文檔等非結構性資料。自動化的 Data Pipeline 及演算法的資料管理,讓客戶更容易打破內部的數據孤島。第三為敏感數據處理能力,政治上 Palantir 明確表述自身對於美國政府及其友邦的支持,技術上 Palantir 也使其產品可以於 On-premises 或是 Air-gapped Network 等無法連接網路的系統當中擁有相同的資料處理與運算能力,明確的定位使 Palantir 更容易與客戶建立信任感。 前半部分主要著重在企業數據分析軟體產業的產業結構,以及 Palantir 的產品策略。下半部分將會著重在財務數據的分析,了解 Palantir 的獲利情況以及成長動能。

  • [布蘭登觀點 084] SEA 2021 Financial Report

    長期有在關注基石創投的朋友們,相信對於每一季度 Sea 財報的更新應該也不陌生,有興趣的朋友可以看過去的這些文章。以後每季我就會挑幾個關鍵數字來分享我的看法。 About Top Line 從上圖來看,如果以季度為單位來看,EC 相關的營收 (黃色與橘黃色部分) 還是 Sea Group 的主力了。但藍色的 Digital Entertainment 的營收在 Q4 有比較快速的成長,不過你仔細去看 Q4 遊戲的 Deferred Revenue 首度出現負值 (如下圖 Digital Entertainment Revenue 2021Q4 的 Change in deferred Revenue),也就是營收雖有 USD 1.415B,但如果要看 Q4 他們真正從消費者拿到的儲值金額,反而要下修 USD 333M,調整完後的營收約 USD 1.082B。 這是比較需要關注的指標,是否因為缺乏新的火熱遊戲,讓消費者有更多的意願儲值並轉換為營收。從下圖來看,你可以看到季度的 Active User 跟 Paying User 都下滑了。不知道有多少是來自於印度 Ban 了 Free Fire 這款遊戲的影響。 如果從年度的角度來看,其實 Sea Group 在 2021 年我認為是繳出了不錯的成績單,從下圖來看就可以看出蠻大幅的成長,過去三年大概都有翻倍再翻倍的成長。 About Shopee 正面的來看,其 Take Rate 還是持續的推升,這說明了他們在越來越多的國家裡,能夠從 Merchants 身上拿到更多錢。但如果搭配下圖的 Shopee 經營效率來看,初步看來,他綠色的行銷費用佔整體 GMV 大概都在 4% 上下,在這樣的比例可以讓他過去一年的 GMV 再翻倍,也就代表了目前的行銷 ROI 還維持在相對健康的區間,並沒有因為要讓 GMV 擴大 ROI 就往下走的趨勢,從長期的觀點來看,還沒碰到天花板。 About Sea Money 如上圖 3) Sea Money 所示,其 Quarterly Paying Users 提升 17% 來到約 45.8K 的用戶數,GTV 提升 8.7% 來到 USD 5B,營收提升 49% 來到 USD 132M。簡單的說就是新的客戶加進來後,消費的金額平均而言比上季低,但每筆交易能收到的 Take Rate 從 2.87% 提升到 3.95%,所以營收就大幅提升,這證明了 Sea Money 是有機會從 Payment 上多收一些費用的,但 GTV 的成長速度維持等速,並沒有太多的躍進,直覺的反應還是會去看 Game 儲值跟電商的 GMV 成長,應該會有機會帶動 GTV 成長,但上面有提到,Garena 儲值動能較上季差,Shopee GMV 的成長幅度也不大,所以才會是線性的成長率。但這也代表現階段 Sea Money 還不能從既有的 Pool 中挖更多交易額出來。 Sea Group 過去三年表現 從下圖簡單的損益表來看,不只在 Top Line 還是有維持超過 100% 的 YoY,主要的 Shopee 也在毛利結構上有顯著的提升,擺脫過去幾年都是負值或者是接近 0% 的水準,雖然考量行銷費用後,邊際貢獻率還是負的,但行銷費用率佔整體 GMV 比例也是逐年下滑,這些都是正面的指標。雖然 GMV 的成長速度跟去年相比有點慢下來了,但還是有約 77% 的成長,加上他過去兩年在拉丁美洲的投資,那個市場量體有機會能夠提供 Shopee 足夠的成長動力。 今年單獨劃分出來的 Sea Money 也可以逐漸看到可規模化的成績,營收跟 Marketing Expanse 的 Gap 也越來越小,難怪 Forrest 有信心在未來的一到兩年看到 Sea Money 獲利的可能性,畢竟 Sea Money 是建構在遊戲與電商的基礎上去變現的模式,底子打好了,未來要變現的難度也會相對比較低。 以上就是每季 Sea Group 的 update,這已經變成是個人興趣持續關注了,但我們也會試著將中間可以跟創業者分享的內容,特別指出來讓大家可以參照學習。若覺得基石創投這類的文章有幫助,可以幫我們基石創投的粉絲頁按讚與關注,也順便幫我們分享給更多的創業者與投資人。

  • [布蘭登觀點 083] Year In Review 2021

    每一年我都會寫一下我在基石這一年來的一些心得跟看法,去年底時因為在美國出差,所以耽擱了一下。趁著年初來把第三年的基石創投以及我的觀察,分享給大家。 基石現況 目前我們投資了 13 個團隊,今年中左右大概會把第一筆基金投資完,只剩下預留給既有團隊 Follow on 的金額,這也代表我們得要募集第二筆基金了。先來回顧第一筆基金與我們當初設立的目標,有哪些我們做得好以及還得再加強的部分。 投資策略 當初我們的設定就是希望能夠讓基石的 Portfolio 更國際化,能夠有機會拓展到區域級以及世界級的市場,一方面把台灣團隊帶出去,另外一方面也廣結盟,讓國際團隊有機會來到台灣,獲得台灣的資源外,也可以跟台灣的創業者分享如果做國際拓展的經驗。 從這個角度來看,我們投資的團隊有 9 成以上都已經有 International Market Expansion,也就代表他們不只是在台灣營運與提供服務,而是已經跨足世界,或是 Day 1 就已經在打世界盃了。其中有約五成的團隊經營的是東南亞市場,剩下的四成則包含歐洲、美國、日本、中國等市場。 為什麼會有這樣的成績,你從核心團隊的組成來看,不難發現這其來有自,我們有 46% 是 International Founders,也就是說純台灣的 Founders 跟國際的 Founders 大約各佔一半,而台灣的 Founder 過去的求學與工作經驗也都有在國外留學,或是在跨國公司工作的經驗。我們相信也是這樣的經驗讓他們有比較好的根基去挑戰國際市場。 當然這 46% 的國際創業者也跟我過去在 AppWorks 負責東南亞市場拓展的經驗有關,基石創投疫情前也花了很多時間跟東南亞市場的投資人與創業者研究兩端市場、人才與資金端的互補與合作關係,自然而然也就有機會投資到國際級與區域級的創業者。在疫情後我們也發現,有更多的台灣-美國背景的 Founders 也更頻繁地回到台灣,促使基石有機會投資到與美國連結的案子。 去年底今年初我也在美國接觸更多投資人與新創,也發現很多人對於這類的連結有興趣,也想促成更多的合作。依照我們目前看到台灣的機會有幾個面向可以思考:人才、硬體製造、醫療生技等。 人才 世界各地對於 Tech Talents 欠缺的趨勢越來越明顯,特別是 Software Engineer 的資源,目前的世界上大約有一百萬個工程師缺額,以軟體新創科技見長的美國來說,透過高額薪資或者是員工認股等方式吸引人才,有時候也滿足不了相關的缺額。但在過去兩年不得不 WFH 的浪潮下,也讓這些科技公司開始思考,既然都是遠端工作了,這些工程師是在矽谷、美國其他州或者是世界各地好像也不是那麼大的問題,所以這幾年也開啟了歐美新創對於亞洲人才需求的興起。而台灣良好的工程師訓練與 Talenet 品質,也會是歐美新創有興趣選擇。我認為長期對於台灣新創的好處在於,這些人開始跟跨國團隊合作,也做了一些世界級的產品,未來總有些人才會投入創業,所以長期對於台灣的新創發展是有幫助的。另外台灣的研發團隊加上美國的市場團隊,也會是個蠻有 Synergy 的合作模式可以嘗試看看。 硬體製造 這個是台灣的強項大概毋庸置疑,但更常被拿來比較的就是中國的硬體製造能力。中國過去的優勢可能在價格上有機會比台灣便宜,但在品質或者是合作的誠信上,台灣還是比較有競爭力的。在這幾年台美的關係比較緊密時,台灣的硬體製造業對於美國的一些新創,還是有蠻高的吸引力的,特別是可能從台北到新竹這對車程大約一個小時的覆蓋範圍內,基本上你需要的各式各樣供應商,就都在這個大生活圈中。 醫療生技 如果把台灣的研發團隊加上美國的市場團隊套用到醫療生技業,也可能是另外一個可行的模式,大市場加上台灣特有的人才與技術,這樣的混合團隊也是個有機會善用雙方優勢的一個組合。雖然基石並不是這邊的專家,但近期也有遇到一些專門在看這領域的投資人,他們也給出了類似看法,認為在未來幾年內應該有機會做出幾個 Show Case 進而持續複製。 跨國市場的挑戰 要把台灣團隊帶到國際市場一直是一件公認很難的事情,過去很多創業者、投資人也都試著想要把這件事做成。過去幾年的經驗來看,台灣相對有機會的還是 B2B or Enterprise Sales 的新創,原因是只要是 2C 的生意就會牽扯到語言、文化、消費習慣等非常 Local 的生意,也就代表這個操刀的團隊必須要對於當地的文化、消費行為有深入的了解,才有機會提供符合當地的服務。但很多做 Enterprise Sales 的生意,比較是公司對公司的往來,隨然不同公司還是有他的國家文化與做事方式,但相對於 2C 來說還是相對單純些,特別是如果你提供的是技術、資料層面的服務,很多就是工程師與工程師技術上的對話,如果產品可以解決問題,大致上要賣進去只要加上 Sales 端常有的合作模式,擴展到多個市場對於台灣團隊我認為相對有機會。 在我們投資的案子中,有接近八成的團隊就是在做 Enterprise Sales 的 B2B 生意,其中有接近五成的 Portfolios 是透過 SAAS 服務的模式,提供服務給他的客戶,有接近四成的 Portfolios 是做 Data 與 AI 相關的應用,我認為這也是為何基石的 Portfolios 有比較高的成功機率的原因之一。 另外一個挑戰是因為 Covid 的關係,許多團隊的出海計劃過去一兩年也都受到影響。但在國際間試著將 Covid 的影響正常化下,相信下半年起更多的商務旅行也更加可行了,基石 Portfolios 的一些國際拓展計畫應該也會在這一兩年內看到成果。更值得我們投資人讚賞的是,我們不乏也有很多 Founders 在過去兩年其實還是冒著疫情的風險,持續的在國際間拓展業務。我們有幾個 Founders 過去一年的時間,大概有三個月都在隔離旅館,也就是有需要他就飛去需要他拓展的市場,需要隔離他就隔離,每次兩週到三週的隔離可以累積到三個月的時間,也就代表他飛了可能五六次以上。我們也有 Founder 去年七月就到歐美拓展市場,至今還沒有回過台灣。還有些 Founder 因為募資的需要,短期內已多次來往美國多次,過年期間也不在台灣,持續衝刺業績。截至我寫文章的這個時間點,我們有四成的 Founders 正在海外拓展市場。 What we need to do more 作為這些團隊的投資人,我們也希望可以尋求更多資源來幫助這些團隊拓展市場,若是有興趣協助這些創業者的產業前輩或是投資人,也很歡迎跟我聯繫,或是跟我們一樣,看好台灣團隊與國際團隊的融合,有機會去挑戰國際市場的機會。畢竟一個人的力量有限,若是有更多的投資人或 Mentor,除了資金的資源外,還能帶來創業經驗、組織規模化經驗與相關人脈的話,那我認為這件事情就更有機會成功。 以上就是我的第三年小結,第四年的挑戰還會更多,但我們的團隊也有更多的進展,相信這一路上我們都能夠找到更多資源與機會,來讓這個生態系更強。所以我也有幾個 Call to Action 希望長期關注基石的讀者可以協助我完成: 如果你對於上述的做法認同,也想投入到這個產業中的話,基石目前也在強力徵才,有興趣的人可以透過 CakeResume 跟我們聯繫。 如果 Startups 更是你有興趣的領域,我們的 Portfolios 一直都有人才的需求,你可以到這裏看看有什麼職缺,可能也是你切入這領域的一個方式。 如果你是業界的前輩,對於軟體產業的發展與國際拓展有經驗,我們也很有興趣跟您聊聊,也許您可以變成我們 Mentors,協助這些創業者成長。

  • [布蘭登觀點 082] SAAS 常用 Key Metrics 解說 (含範本)

    先前 [布蘭登觀點 053] 如何有系統的推動 Enterprise Sales – 3 – 與管理報表的結合裡面有提到 SAAS 的管理報表,裡面有稍微講到了一些 SAAS 服務基本應該看到的關鍵指標 (Key Metrics),只是裡面附的檔案連結並沒有附上一些 Dummy Variable 讓讀者可以知道其中的關聯性。今天剛好有個創業者朋友有 SAAS 常用 Key Metrics 的需求,我就把裡面的一些關聯數字填上,讀者可以看這邊,並參考裡面的說明與公式,更可以了解我接下來想說明的內容。 各類 MRR 的關係 原本的格式是從 MRR (Monthly Recurring Revenue) 出發,MRR 就是這類 SAAS 商業模式的營收類型,有些營收會從上個月繼續累積到下個月去 (上個月的 End MRR = 下個月的 Start MRR),在當月因為新談下的客戶就會有 New MRR,有些客戶則是選擇不付費使用那他就是 Churned MRR,有些客戶則是買了更多的服務或帳號來使用,或者是減少服務或帳號,一來一往我們都簡單計算為 Net Expansion MRR,從上面三者計算,就可以得到當月淨新增的 MRR = New MRR - Churned MRR + Net Expansion MRR。從上個月累積下來的 MRR + Net New MRR = 當月的 End MRR。  通常 SAAS 服務的主要費用都會是一些雲端的成本,這邊簡單假設是 20% 的成本率,80% 的毛利率。後續的相關費用就可以依照公司的實際狀況紀錄上去,大致上就可以算出公司的 EBITDA。 Growth Driver 這次的解說我加上了 Key Metrics 的演化,就是我想了解驅動 MRR 的因子到底是什麼?對我來說這就是推動公司營收成長的驅動力 (Growth Driver)。 MRR 來自於訂閱付費的用戶數 Account,而各種 Account 的定義與關係如下: 當月新增付費用戶數 (New):如同字面的意思,是當月新增的付費用戶 流失付費用戶數 (Churn):原本的付費用戶,在當月開始退租、不付費使用,或者是轉為 Free Plan 的用戶,都會被定義為流失付費用戶數。 重啟付費用戶數 (Reactive):這邊指的是過去曾經是你的付費用戶,但在之前的某個月份流失掉後,變成不活躍的用戶。而某些不活躍的用戶在這個月又開始訂閱付費使用了,他就重啟 (Reactive)。 既存付費用戶數 (Existing):指的是到目前為止還在繼續付費使用的用戶數 不活躍用戶數 (Inactive):上面的流失付費用戶數,流失後就會進入這個不活躍用戶中,每個月一直累積增加,但如果當月有些人 Reactive 後,這些人就會從不活躍用戶數排除。 累積用戶數 (Accumulated):這邊指的是所有曾經付費使用過你的服務的用戶總數,也就是等於既存用戶數 + 不活躍用戶數。 ARPU:指的是平均而言,每個用戶每月的付費金額。這邊的 Dammy Number 我放的最低的費率是 10,000 元,高一點的費率可能有 15,000 元、20,000 元不等,但所有的 MRR 除以所有的既存付費用戶數,就可以反映出現在的平均 ARPU。 這邊如果你想要在看更細,就有些數字可以看,例如 Churn Rate (有多少比例的用戶流失掉)、Reactive Rate (有多少不活躍用戶在當月被激活了) 等,這些數字創業者可以根據你的實際狀況觀察。例如如果你的 Churn Rate 一直居高不下,這個月談進來 10 個客戶,但也流失掉 10 個客戶,等於你新增客戶的團隊就在做白工,那你可能就要專注在怎麼樣把 Churn Rate 降低;有些人則是得專注在每月可以獲取的新客戶數要怎麼再提升; 有些人則是過去有很大的 Inactive User pool,有時候你不一定需要透過去外面找新的名單獲取用戶,只要把你龐大的 inactive User pool,用你新的服務、定價再去把他們找回來,也是提升 MRR 很好的做法。 再往上一層看 Growth Driver Accounts 是怎麼來的?是透過業務團隊開發而來?是透過線上廣告讓用戶自己註冊而來?是透過第三方合作夥伴導入?這些都有可能是 Growth Driver 更上一層的 Funnel,如果你想要追根究底的了解你的生意可以怎麼成長得更快,就得要再往上拆解。這邊以最傳統的業務去談客戶的模式示範,每個業務每個月平均可以談幾個客戶,數字是否可以再往上提升?業務數是否要再加?還有沒有其他的方式可以提昇,從這些數字的拆解你可以更了解公司的狀況。 CAC (Customer Acquisition Cost) 的計算 你獲取客戶的成本是多少,跟你可以賺多少,兩個拿出來比一比就可以知道你的 ROI (Return on Investment)。SAAS 常用的指標有 CAC、LTV 等,這邊就不另外贅述。這邊把 CAC 的計算假設跟大家說明,我的假設是這些業務的薪資加上你當月投放的行銷廣告預算,做為你當月獲取客戶的投入,除以你當月獲得的新客戶數,你就可以知道你每個新客戶要花多少錢獲取了。 CAC Payback 你的 CAC 要花幾個月才賺的回來? 上面講的是你一個客戶要花多少錢,這邊講的是你一個客戶可以賺多少錢。如果一個客戶的 ARPU 是 10,000 元,毛利率是 80%,那你每個月從他身上可以有的邊際利潤就是 8,000 元 (先不考慮 Churn,不然這個利潤還要再打折),假設你的 CAC 是 80,000 元,那也就代表你需要花 10 個月才能夠把你的 CAC 賺回來,第 11 個月之後就是你可以一直多賺的錢。 上面我就針對 Top Line 以及他的上兩層 Funnel 做一些簡單的數字試算,讓大家可以了解為何 SAAS 或有這些 Key Metrics 以及為何要這樣看。希望能夠對於做 SAAS 服務的創業者有點幫助,但如果要再看更細的指標,就得要看你服務的特性個別去客製化,但從簡單的開始,再依照你的需求去優化就好,並不需要一開始就過度優化。若覺得基石創投這類的文章有幫助,可以幫我們基石創投的粉絲頁按讚與關注,也順便幫我們分享給更多的創業者與投資人。

  • [布蘭登觀點 081] 透明溝通的重要性

    每個公司有不同的文化與管理方式,有些公司例如 Apple,他希望你只知道你工作相關範圍的事情就好,不希望你有過多的知情權;但有些公司反而是以 Transparency (公開透明) 為其經營公司的理念,公司同事越了解彼此在做些什麼,有時候能更近一步的預想後面所需的資源與發展,事前與其他同事協助。作為一個領導者,特別是公司的 CEO,有時候為了塑造出公司的文化,可能需要用近乎洗腦的方式,讓公司的同仁可以了解公司的理念、方向以及相關的執行方針,這樣同事就能夠在自己的崗位上,依照這個大原則自己做快速的反應與決策。參閱 [布蘭登觀點 006] 內部溝通/資訊傳遞的重要性。 最近想起了幾個過去認識新創的例子,說明充分溝通對於新創軍心的穩定是非常有幫助的。 資訊不足容易歪樓 公司有重大變動時,充分透明的溝通會比同事拿到片面資訊去猜忌來得好,這跟很多公司有 PR 危機時的處理策略很像,與其讓別人去猜測衍生更多不必要的疑慮,不如把目前事件的前因後果以及後續公司的處理方式、需要同仁一起合作的內容、心態的調整等,拿出來跟同事分享,在同仁了解完整狀況後,反而因為資訊足夠,同仁能夠在自己的位子上做出相對應的回應與產出。 特別是公司有些相對負面的消息時,例如遭遇到整體市場的巨變、主要的核心夥伴離開、公司內產生的一些流言蜚語等,大多數的人都會產生不安定感,而這份不安定感是很容易被渲染開來的,不安定的原因多數來自於不確定,不確定這件事發生的原因是什麼?不確定之後的發展會變得怎樣?不確定這樣的影響是否會影響到我自己身上?有時候這些心理的微妙轉變,就會影響到工作的產能與自己信念的堅持度。 有效溝通可帶來公司的穩定度 這時候如果公司的核心人物或者是當事人,可以針對這個變化產生的原因多做說明,甚至提出後續相關的判斷與 Action Item,有時候把相對「明確的」東西拿出來後,那個不安感就會相對比較低一點,公司整體的穩定度就會比較好。上面文章的連結中有提到幾個溝通的方式,大家可以視情況採用。 透過制度讓溝通的品質穩定 上述的溝通講的比較多的是有大型突發事件的溝通方式,但溝通應該是發生在公司的 Daily Operation 中,隨著組織的擴大,作為領導人的創辦人,應該要把這樣的溝通模式透過機制設計,讓溝通很自然地發生在每天的日常中。首先設定好溝通原則,然後再去設計溝通機制。 溝通原則:當面溝通 > 電話視訊溝通 > 即時訊息溝通 > Email 溝通 在之前的工作經驗中,前公司老闆有分享溝通原則的心法我認為不錯,大家可以參考看看。 當面溝通:你可以充分感受到對方的語調、表情與感受,如果對方有疑惑還可以即時討論跟交流,通常這類的溝通方式會更有效。 電話視訊溝通:把當面溝通差一點的地方在於你較難察覺對方實際的感覺,雖然影像與聲音已經可以傳達大部分的 Information,但實體的感覺還是會少一些,不過也算是相對有效的溝通方式。 即時訊息溝通:好處是可以把訊息丟出去,讓對方有空時可以看,回覆時多了一點時間消化,但相對來說也就少了你的語氣,有時候同樣一句話,看的人不同就會有不同的解讀,有些人可能會覺得你很嚴厲、不近人情,但也許你在表達這句話時並沒有這感覺。 Email 溝通:跟訊息溝通的優缺點類似,但少了一個即時性,也就是你寄出後,不確定對方是否有接受到這樣的訊息,即時訊息至少可以知道是否已讀,而一般人已讀後基於溝通禮貌,也會較即時的回覆你,溝通效率至少高一些。 溝通機制:固定例會與特定 Event 發生後的會議 公司人少時,只要抬起頭講一聲,基本上大多數人都能夠接受到你要傳遞的訊息。但隨著公司人數的增加,通常就會開始設計周會、月會這類有固定週期的會議,會議的內容也是一種溝通的方式,讓與會的人知道公司正在執行哪些專案,以及未來幾個月短期的方向為何。通常多數的周會會偏向 Weekly Execution 為主,但建議還是把一些中長期的 Planning 元素也加到會議中,特別是作為公司的領導人,有些 initiative 可以透過這個會議布達,也可說明為何執行這類專案的目的為何?在公司的整體策略架構下,這個 initiative 扮演怎樣的角色與任務。創辦人除了跟員工溝通外,也許要跟股東有正式或非正式的定期溝通管道,每季的董事會與每年的股東會就是正式的溝通管道,你私下的 Whatsapp、FB Messenger 或是跟股東餐敘等方式則是相對非正式的管道,但這些的目的都是「溝通」,而且有些是雙向的溝通,你除了讓對方知道你現在在做什麼、未來要做什麼之外,也可以從對方的回應裡得到一些 input,調整你想執行的方向,然後再透過公司固定的溝通會議傳達給你的同事。 以上就是對於透明溝通的好處,提供給大家參考。當然也有人會覺得讓員工知道太多資訊,反而會更難以管理。但我認為如果整個組織在找人時,都是以員工有足夠的聰明才智去做臨場反應的結構下,透明溝通會是個比較好的方式。若覺得基石創投這類的文章有幫助,可以幫我們基石創投的粉絲頁按讚與關注,也順便幫我們分享給更多的創業者與投資人。 基石創投目前也正在徵才中,我們正在尋找對於新的事物充滿好奇心,以及有熱忱願意投入到新創產業中,一起將整體的新創生態系變得更好的同事。若有興趣,歡迎透過 Cakeresume 與我們聯繫。

  • [布蘭登觀點 080] 如何設定目標並透過績效管理制度管理團隊

    上次 [布蘭登觀點 078] 成長期新創募資後,如何善用資金拓展有提到,錢的用途對於創業者來說,就是要把成長做出來,長期累積競爭力,甚至有機會做到公司獲利。所以這個過程就是不斷的融資、花錢、成長、拿成績再融資,其中有一塊是買人才,有錢、有人才能夠把事情做好,所以在你拿到錢後,人員的到位以及後續的管理,也會是公司能否持續成長的一環。 錢沒有不見,它只是變成你想要的樣子 作為一個創業者,你同時也是資源分配者,就像是最近我再重新玩 Diablo II 一樣,你擁有許多點數,怎麼點會對於你在戰場上的表現會有很大的影響,要點的技能最好是相輔相成,而且能夠有個主要單一的技能,作為你披荊斬棘的主要武器,大家也都可以理解廣泛地把技能點一點,就會樣樣鬆,到最後自己反而打得很痛苦。回到創業上,創業者也是一樣,有些創業者會把 R&D 點滿,讓 R&D 的整個組織完整,做產品的能力很強;有些人則是會點在行銷與業務上,想要透過銷售力來帶動組織的成長。所以錢通常就會變成 CEO 當下覺得重要的那個 Function 的樣子。 創業是個平衡的取捨 有些創業者會因為過去自己的學經歷與出身,而看重自己過去熟悉的領域,就會投放比較多的資源在那邊。不過一間公司要經營的好,則是各方面要取得一個平衡,也就是有個主力加上環繞著他的一些 Support Function,如果一間公司的產品做的超好,但沒有點一些技能在銷售上,那多數的產品跟服務也是賣不出去,反之亦然,如果產品力太差,再好的業務可能也很難賣得動。所以點數的分配可能就得要看市場的狀況以及公司自身的強弱項,有個主加輔的分配。這邊指的市場狀況除了公司服務銷售所選定的那個市場外,對於 CEO 來說還有一個市場,那就是「資本市場」。 資本市場看的是什麼?  [VC 101] 沒成長就很難獲得投資人青睞裡面有提到,成長會是資本市場很看重的,在你還沒有獲利前,會看你 Top Line 的成長,以及這個成長是否健康,有了健康的成長才會有機會獲利,獲利後則是看你獲利的成長速度。所以很多公司上市櫃後,因為沒有成長,就算你持平,在資本市場的領域就像是「學如逆水行舟,不進則退」,你沒有成長大家就會看壞你。 所以我們回到新創的思考,這時候的新創大概很難賺錢,所以怎樣有 Top Line 的成長,或是健康的成長就是 CEO 拿到這筆錢 (燃料),要怎麼燒出成長。單位燃料可以燒出最大的成長,就會是投資人相對青睞的公司。所以創業者要問自己的是,如果我要有最快速的成長以我現在公司的狀態,我是要把資源點在產品上還是要點在業務上 (或者是點在某種類型的人上)? 過去有些公司是分配資源點在產品上,但業務的點數沒跟上,所以 Top Line 沒長起來,下一輪募資就很辛苦,有些公司則是投資在業務上,但產品力不足,業務轉換訂單的比例就很低,也造成了成長起不來,募資也辛苦。 人才會是除了錢之外,另外一個公司的根本 進入本篇的主題,其實人會是這間公司往後能否持續成長的關鍵。作為一個 CEO 自己當然很強,但隨著公司規模的擴大,那是否有個核心團隊協助你將日常的營運很流暢的做好,往往是公司在成長期時,很常遇到的一個瓶頸。就算你有找到人,你會不會用適合的制度去管理這些人,跟你用過去一人之力可及的管理範圍,會有很大的差別。 KPI 與 OKR 作為衡量員工績效的工具 我認為這兩件事情的本質很像,只是隨著時代的變遷,把其中的觀念用不同的方式呈現。對我的認知而言,早期的 KPI 比較是數字導向居多,很像我們熟悉的業績、完成的 Tickets 數量、產品上線的時程等。這些方法論其實自己只要有經歷過,就能夠了解這些制度的好壞,也能夠運用到自己的 Startups 上面。我們看到有些 Founder 之前在外商待過,他就會用他之前「被管理」的那一套來管理他的員工;有些 Founder 可能是科技業待過,他就會用當初個績效考核制度來衡量員工績效,甚至把獎金制度與之連結;有些 Founder 是業務底子出身,如何設定目標,達成後可以拿多少的獎佣金,心中就會有一把尺。 而 OKR 的概念則是,把你整體公司要做到的 Objectives,拆分到不同單位與階層,為了達成這些 Objective (最終的目的),你必須完成哪些 Key Results (主要的產出),例如你要達到公司整體 ARR 到達 USD 1M 為你的 Objectives,有些人就會去拆解需要多少客戶數,哪種類別的客戶,客戶的留存率與貢獻度,客戶獲取成本的面向,去堆疊出最終的目標。如果再往下走,客戶的留存率可能跟客戶滿意度或者是 Customer Success 就得要設定相關的指標,以達最終可以達到設定的客戶留存率等。產品開發端則需因應公司設定的目標,要有相對應的產品 Roadmap,再往下逐步拆解。有些事情可能需要跨單位與部門的合作,所以這些 Key Results 的產出不一定會是單一部門的責任。 績效管理制度設計原則 S.M.A.R.T. 目標要夠明確 (Specific)、可達成的 (Achievable)、可衡量的 (Measurable)、相關的 (Relevant) 與有時效性的 (Time-bound)。 明確 Specific 你如果有上班過,你最怕的應該就是老闆給你一個模擬兩可的指令,例如「你把這個做好」,但你的好不一定是我的好,你的好指的是多麼好,這時候如果能用數字以及大家都一致認同的定義先溝通清楚,通常就會比較明確一些。過去的經驗是,如果你沒有把定義定義好,未來業績認列時,很多時候都有模糊空間,到時候你是要認這業績或者是個別認定處理很常會讓同事覺得沒有一致的標準,對於績效管理這件事,最好是做到盡可能的公平公正公開,不要讓人覺得過於「人治」,不然這個制度就會失去了某些效力。 可達成的 Achievable 最好的目標設定是,你在那個人自己認為的能力最大值,在往上加一點點會是個比較好的設定方式,有點像是那個人得要有點吃力,需要踮腳,手才能夠 Reach 到那個目標的感覺。如果你設定的遠超過那個人心中認為可以達到的目標,那很多人可能 Day 1 就放棄了那個項目,寧可把時間跟資源放在其他他覺得可及的項目上,有點像有些人英文很差,就會說,我不念了,我把時間拿來念數學或是物理可能都還比較有效。反之,你設定的太簡單,那你就沒有有效地用到這個人的能力,投資報酬率就會不佳。 可衡量的 Measurable 目標要能被衡量,你才知道做的好不好。有些老闆在設計目標時,會很理想的設了一些指標,但公司實務上是沒有在 Track 那些指標,或只是目前還沒有工具可以衡量這些指標,那你的目標往往就是虛設了,設完後才發現,原來這個數字在我們公司現在是看不清楚的。回到公正公平公開的原則,這些數字要能一致有效地被衡量,那才能作為目標,不然就又會淪為人治與感覺治國。 相關的 Relevant 你設定的目標要跟那個人的工作範圍有相關,你才能夠把成果歸因到這個人的績效上,有些目標根本是這個單位鞭長莫及的,那你掛在他身上,他反而會覺得莫名其妙。當然相關性的多寡,可以透過目標的權重去調整,這個稍後會再說明。例如有些新創認為營收應該是全公司一起承擔的,所以每個單位都會背了營收達成率這項目標,但對業務而言,這個相關性可能是 100%,他就是要想辦法去達成;但對於產品端而言,他也得負點責任,爛的產品你要業務怎麼賣,如果產品端的負責人也把「讓這個產品做得更好,消費者更容易買單,我的營收達成率可以這樣間接達成」的想法納入心中,那多多少少也會讓產品有機會跟營收更靠攏一些;對於客服而言,他的售後服務或者是作 Customer Success 可能也會讓客戶滿意度更好,留在你的服務中持續的消費,或者是能夠 upsell 一些產品給客戶,那也是創造營收的另外一種做法。這些的前提都是要跟該業務或單位有相關性,那設立目標在他們身上才合理。 時效性的 Time-bound 任何目標都有起始與完成的時間,如果你不設定時效,那有完成跟沒完成就沒什麼太大關係,而且通常時效結束後,搭配著背後的獎賞或逞罰,才能夠讓同仁有點壓力被 Push。有些公司的時效性是以月為單位,每月的目標與實際成績結算完後,可能就會有月的獎金,有些則是以季、半年或者是一年為單位。建議還是將時效切割到同仁有時間去達成,但也不要長到沒有一個 Check Point 去了解同仁的進度,有時半年再回來看,你可能就發現這個同仁不知道在搞些什麼,但半年就過去了。 一些實務上目標設計的小訣竅 從大到小,從簡到繁 通常沒有用績效管理制度的公司,你不需要在 Day1 就導入很複雜的績效管理制度,一來你也不確定怎樣的制度適合你,二來你也不確定公司是否有這樣的控管能量,第三這些員工可能也都還不清楚遊戲規則,你一開始就講得太複雜,反而會有反效果。建議先用大項目先執行個一季,看大家對於這個項目的理解如何,然後再陸續拆解。例如我一開始就只看營收,把公司要達成的營收拆解成各個業務進行分配,依照業務的年資、經驗與客戶屬性分配相對應的目標,每個月看看達成效果如何,我的目標是否設定的合理,業務能夠超額達成或者是達不到的原因是什麼?幾個月後,你也會更有感覺,然後再往下細分,也許你就可以設計目標有三個,各自有不同的權重。 如上圖所示,Version 1 就是個最初版的目標設定方式,項目單一,可以透過達成率與權重計算每人的總得分,最後搭配右方公告好的獎金級距表,給予獎金。級距與獎金數量的設計,則可以依照產業特性調整,甚至可以級距越高,獎金跳耀的程度越高也行。Version 2 則是以整個 Team 的方式來衡量,Team Lead 的成績基本上可以是下面的 Member 堆上來的,來計算整體的達成率。Version 3 則是示意有更多的項目,所有項目加起來的權重是 100%,你在這些項目分配的權重數,也就代表了公司對於這些項目的重視程度,權重越高的項目他做得越好,分數越多,就有機會拿到更多獎金,這樣同仁跟公司要的方向就會 Align,績效制度也才有他的意義。 績效一定要跟獎金與升遷掛鉤 如上圖所示,人員還是很容易被獎金給驅動,所以如果你的績效管理制度沒有跟獎金跟升遷連結,那實際上 Drive 同仁的力道就不夠強,有張級距表對於同仁的想像就是,我如果做到了這業績,我拿到的錢就等同於小孩的學費、買車的頭期款以及他當下所需要的某種東西對比,他的動力會再強一些。獎勵同仁的區間也得考量,如果是期間太長,對於同仁來說要期待的太久,可能也會失去效用,所以有些人是發月獎金,有些是發季獎金,但這也牽扯到結算與獎金發法的作業,所以還是可以依照公司狀態調整,但大原則是獎金短期,升遷為中長期,每個月或者每季的達成,累積成一年就可以做年度考績的 Reference,也會是下一年度是否決定升遷的依據。 先獎後罰  多數不熟悉的項目,建議一開始還是以獎勵為主,就是你達到目標我會給你獎勵,但你沒達到,至少我不會扣你錢。不過如果是很穩定的商業模式,有些項目已經是基本上一定要能做到的,但你沒做到水準以上,那就可以考慮加入懲罰的機制,例如扣 1,000 元這樣的東西。但我個人還是偏好以獎勵為主,但有些產業也許適合紅蘿蔔與棒子並重的做法,最後也是 It depends。 善用權重與共同項目的目標 以上圖為例,這邊想舉例的是共同項目,也就是說我將營收拆分成新客戶營收與舊客戶 upsell 的營收,兩個對我來說都是營收,只是我特別在目標設定時,把 Upsell 營收拉出來獨立成一個項目,有個計算的權重,這時候其實隱含著我對於 Upsell 項目的重視,因為你談下一個 Upsell 的營收,Upsell 的項目會得分,營收項目也會得分,同仁在拓展業績的時候,內心自然會偏好多做一些 Upsell,假設你公司是想要從過去的客源多洗一些營收出來,那你把這項目獨立列出就會有幫助,反之,如果你想要的是新客戶數,那反而就是把新客戶營收再拉出來成為一個項目,就會加重力道。 我這邊做一些極端一點的假設,假設我真的很看重 Upsell,把他權重調整到 40%,營收也是 40%,同樣的成績就會如下圖所示: 你發現 Brandon 的分數從 77.8 分上升到 95 分了,這樣的試算,在你 Day1 公布項目、目標與權重的時候,業務就會在心裡把每個項目的 ROI 算好,然後會盡量往分數多的做去,所以作為一個制度設計者,你也必須要在規劃的時候,就把你的 Agenda 包進去,這個制度才會有效。 同儕間的比較 最後則是心理層面的操作,我認為人都還是有榮譽跟上進心的,如果給同儕之間有些競爭的比較心態,往往可以激發他們的潛力。你一次找一個業務近來訓練跟培養,還不如一批找個五六個,他們就會有同梯之前的相互扶持或者是競爭的心態,會比你單獨找一兩個人來得有效益,所以在管理團隊時,有時候團隊能夠拉升到一個數量級,會比小數量級有額外的效益。 以上就是資源分配以及人才加上績效管理制度的一些小心得,實務上還是有很多操作的小技巧,如果有機會我會再多分享更多的 Know How,也希望作為一個開始想要把績效管理制度導入的創業者的你,對你能有幫助。若覺得基石創投這類的文章有幫助,可以幫我們基石創投的粉絲頁按讚與關注,也順便幫我們分享給更多的創業者與投資人。

  • The Evolution of E-commerce Logistics Startups

    Samuel is an Indonesian economics graduate from National Taiwan University, fluent in Chinese, Japanese and Indonesian. He previously worked for Taiwanese financial institutions, and has experience in corporate strategy and banking. E-commerce marketplaces heralded a new retail era Changing consumer preferences in the past few years have resulted in a global e-commerce (EC) boom all over the world. The increasing ubiquity of smartphones, the maturing of other supporting infrastructures (higher internet penetration, digitalization of payments, better software applications), and the evangelization of excellent customer service led by EC platforms like Zappos and/or Amazon have all contributed to this shift, with consumers finding EC an increasingly convenient retail option. EC started out as an informal means to facilitate transactions over the internet, be it through the simple dissemination of information (that a CD is for sale) or becoming a channel of sales (buyer buys the CD and pays for it remotely). As the number of internet users grew, they brought their activities online, including informal attempts to sell their services or second-hand goods. This resulted in communities in creating their own specialized forums or websites, such as Craigslist in the US, PTT in Taiwan, FJB in Indonesia. Eventually, more specialized C2C websites like eBay and Yahoo! Auctions came along. At the time, most C2C websites mainly just matched buyers and sellers, becoming a trusted middleman between the transactions. Some sellers, recognizing the possibility of using the internet as a new sales channel, tried to create their own brands and professionalize their operations. A prime example is Spanx, which was founded in 2000 and bootstrapped their own growth until they were recently bought out by Blackstone at a valuation of $1.2B. Even after the dot-com bubble popped, e-commerce never really stopped growing, and by the 2010s, they were hitting their stride. US EC sales data from Census.gov China EC GMV data from Statista EC merchants look to wean off dependence on marketplaces (… or just Amazon) Thanks to marketplaces like eBay or Amazon, consumers were able to gradually become accustomed to online shopping, but we’ve already seen a shift in the online world as EC operators look to take back ownership of their own audience in face of the dominant marketplace Amazon banning merchants, competing against them, and blatantly copying products, resulting in this rather humorous video. So far, we’ve seen the results of the shift as recent D2C public companies Allbirds and Figs, collectively generating annual revenue of almost $500M are built on Shopify. Recent global ultra-fast fashion phenomenon Shein and other successful brands like ASOS and Peloton run on their own customized platform. 2PM DTC power list from 7 Nov 2021   In fact: for the first time ever in its history, Amazon lost market share of U.S. eCommerce, while Shopify more than doubled in its share in 2020.   However, the shift to independent websites like Shopify comes with a caveat: these merchants now have to figure out how to run their own website on their own. There’s a lot of categories to cover, but in this post, we’ll focus on EC logistics and order fulfillment. Merchants’ manual work behind e-commerce logistics The key to e-commerce is essentially to replicate the experience of shopping offline into your home. When you shop offline, you can look at products with your own eyes, pay for a product, and then you go home with the product at hand. But when you shop online, you’d have to wait for the product to ship to you. The seller would then react to your demand, and begin the process to pick your orders and pack it accordingly. Essentially, the sellers are responsible for the fulfillment of the last-mile segment of the whole delivery process. A seller with limited SKUs and volumes can do this process manually pretty well. They might track their inventory in excel or pen & paper, then pick and pack the order. However, when it comes to delivery, they have to manually arrange pick-up or drop it off to the buyer’s preferred logistics service providers. These logistics service providers tended to be traditional carriers like post offices or private services like UPS or FedEx. But before the booming EC demand forced them to digitalize, merchants needed to manually call for pick-up and even for package status updates. If a merchant needs to send out 1,000 packages through 10 different vendors to 50 different countries, the manual work they’d need to do would be soul-crushing. Imagine the back-and-forth calls that you’d need to do if the “Other Carriers” box is divided into 10 more separate boxes 1st generation startups: Logistics API aggregators The 2010s started to kickoff the revolution in EC, digitalizing the traditional carriers, thus giving rise to the 1st generation of EC logistics startups in the early 2010s (2011~2014).   As a side note, Indonesia’s Shipper came in a bit later in 2016, mainly because the digitalization of carriers in Indonesia came a bit later. They were aggregating modern domestic last-mile courier services that were only just founded just a few years before. For example: GoSend (founded 2010, launched app in 2015)Grab Express (started in 2015)J&T Express (founded 2015)SiCepat Express (founded 2014) Bridging the gap between merchants and carriers Logistics itself is basically the act of moving things from point A to point B. It’s a rather commoditized service where the only way to stand out is by offering exceptional experience through superior service and pricing. What happens when there are many vendors in a competitive industry providing commoditized services? Eventually some people will come in as a trusted middleman, giving customers a better way to compare the services and a single point of contact to manage different vendors. This dynamic is not unlike price comparison websites for financial products.   These logistics API aggregators are purely software-based; they aggregate the need to interface with 10 or more different carriers into a single point of contact. Merchants who use them usually already have their own warehouse setup, or not big enough to the point where they even need a proper warehouse. Merchants can now arrange pick-up, track packages, and more importantly, automatically integrate the shippers’ data to their overall system, saving a lot of manual labor hours. Aftership’s website lists a whopping number of 899 carrier integrations!   The aggregators not only aggregate supply for a lot of merchants, they’re also aggregating shipping demand for the carriers. From the carriers’ point of view, it’s much more cost-efficient to service a single point of contact rather than 1,000 different merchants, and the cost savings from not having to hire even more customer service people can be partially passed down in form of discounted volume pricing. Shippo explains why they’re able to offer discounts for USPS packages: The USPS shipping discounts offered by the Shippo service is a volume-based discount based on all aggregated packages being shipped through the Shippo service. This means that all users using Shippo will instantly get higher discounts than what they would qualify for individually. Our USPS shipping discount is USPS Commercial Plus Pricing. 2nd generation startups: EC fulfillment startups With increasing digitalization across the vertical, the next generation of startups (founded 2013~2017) decided to take it a step further. They help merchants by taking charge of the whole fulfillment process through handling the packages in their own self-operated and/or 3rd party warehouses.   These startups aim to become a solution for merchant to outsource their fulfillment, in the same way that Amazon offers its FBA fulfillment services to third-party merchants on their marketplace. Compared to traditional warehouses, they usually have more sophisticated technology, meaning that they’d be able to provide better service to merchants by tracking packages more accurately, utilizing space more efficiently, etc.   Being more tech-enabled also means that they are also able to directly connect with carriers, potentially creating a full end-to-end experience for merchants.   Merchants who use them are mainly merchants who either don’t have their own warehouse, or look to switch to a one-stop service for fulfillment. However, fulfillment startups tend to be more expensive than just using traditional warehouses and logistics API. Logistics aggregators & fulfillment: more friends than enemies Despite the fact that fulfillment startups are able to just directly connect with carriers to supplant the aggregators, most of them still integrate with the aggregators. Deliverr actually only rely on Shippo to provide carrier integrations, and Shipbob only directly integrates with the major carriers (DHL, FedEx, UPS, USPS), and work with aggregators to integrate with the rest of the carriers. Shipbob’s shipping integrations   Deliverr put the reason succinctly: Thanks to our Shippo integration, we are now able to connect with each shipping carrier through a single API. We use this to pull different rates, service levels, and appropriate shipping labels for each item. This results in optimized costs and speed for both Deliverr and the merchants that work with us. We no longer need to manually pull data from various different sources to select the best rates and fastest options or maintain a shipping backend with their own engineering team. This has freed up our time to better develop our own intelligent placement algorithm to speed up our fulfillment times even further. In the same way that cloud computing highly accelerates SaaS companies by centralizing servers, Shippo enables fulfillment companies like Deliverr or Cahoot to complete their end-to-end service in a much shorter time, while not having to deal with the organizational costs to maintain their carrier integrations. However, being in the middle means that they can get squeezed between the carriers (who increasingly look to directly own the merchants’ relationship) and new EC fulfillment startups (who are better positioned to serve merchants’ physical goods). How can logistics API aggregators stay relevant? They were the first mover in the space, seeing the opportunity to commoditize the offerings of different carriers. However, they’re only an information connector between carriers and merchants to transport physical goods. There’s a few strategies for them to keep being relevant in this market: Go all-in with integrations By integrating further, they can be the backbone of logistics-related APIs, essentially doing the dirty work for others (including EC fulfillment startups). Although fulfillment startups can indeed work with major carriers (low-hanging fruits), aggregators can and should focus on other carriers, especially niche carriers who are very strong in specific markets (e.g. SF Express in Greater China, Ninja Van in Southeast Asia).Keep delivering value proposition to merchants As mentioned before, merchants who aren’t looking for a complete fulfillment solution might still be in the market for a logistics API aggregator, especially at a lower price point compared to a fulfillment startup. As a startup’s product matures with more and more features, their product usually also tend to get more bloated. It’s important to really keep their own core competence in mind. For example, even if a new logistics automation feature gets rolled out, it still doesn’t change the fact that merchants mainly pay for the API aggregation.Move towards developing another function to serve core customers, expanding your market in the process Let’s say you’re an aggregator, and you have a very early upcoming D2C brand as one of your users (think Allbirds). When they grow rapidly, they’ll start to have different customizations and different needs including warehouse, inventory, or order management. Illustration If you sense that most of your rapidly growing user base has a need for inventory management, it might be worth considering. That said, this needs a very thorough consideration since startups have limited resources and can usually focus on one or two things at most. Some problems that might come up when you go this route: allocating resource in different product lines, refreshing your marketing angle and product positioning, training and adjusting your sales to sell new products, etc. Conclusion The shift in EC structure has definitely created a whole new space for EC enablement tools with a wide array of startups competing in the arena. Each function has different core requirements, and the core of logistics is indeed the relocation of physical goods from point A to B. Every tool in this function is serving that objective, be it through software (API aggregators) or a mix of hardware and software (fulfillment). Since logistics deals with physical limitations, software solutions might not fully solve the inherent problems on the ground. Thus, you can see some startups actually jumping in and using better technology to perform better than incumbents. We’ve seen time and time again in different areas of logistics where this is the case: Warehouses: EC fulfillment startups (e.g. Shipbob, Deliverr)Freight forwarding: digital freight forwarders (e.g. Flexport, Forto)Parcel/express service: private postal services (e.g. Sendle, J&T Express)Reverse/return logistics: reverse EC fulfillment startups (e.g. Return Helper, ZigZag Global) That said, the hardest part about logistics is the execution. Without the attention put into details, any strategic initiative would fall apart at its seams!

  • Blog ecommerce logistics

    The Evolution of E-commerce Logistics Startups

    Samuel is an Indonesian economics graduate from National Taiwan University, fluent in Chinese, Japanese and Indonesian. He previously worked for Taiwanese financial institutions, and has experience in corporate strategy and banking. E-commerce marketplaces heralded a new retail era Changing consumer preferences in the past few years have resulted in a global e-commerce (EC) boom all over the world. The increasing ubiquity of smartphones, the maturing of other supporting infrastructures (higher internet penetration, digitalization of payments, better software applications), and the evangelization of excellent customer service led by EC platforms like Zappos and/or Amazon have all contributed to this shift, with consumers finding EC an increasingly convenient retail option. EC started out as an informal means to facilitate transactions over the internet, be it through the simple dissemination of information (that a CD is for sale) or becoming a channel of sales (buyer buys the CD and pays for it remotely). As the number of internet users grew, they brought their activities online, including informal attempts to sell their services or second-hand goods. This resulted in communities in creating their own specialized forums or websites, such as Craigslist in the US, PTT in Taiwan, FJB in Indonesia. Eventually, more specialized C2C websites like eBay and Yahoo! Auctions came along. At the time, most C2C websites mainly just matched buyers and sellers, becoming a trusted middleman between the transactions. Some sellers, recognizing the possibility of using the internet as a new sales channel, tried to create their own brands and professionalize their operations. A prime example is Spanx, which was founded in 2000 and bootstrapped their own growth until they were recently bought out by Blackstone at a valuation of $1.2B. Even after the dot-com bubble popped, e-commerce never really stopped growing, and by the 2010s, they were hitting their stride. US EC sales data from Census.gov China EC GMV data from Statista EC merchants look to wean off dependence on marketplaces (… or just Amazon) Thanks to marketplaces like eBay or Amazon, consumers were able to gradually become accustomed to online shopping, but we’ve already seen a shift in the online world as EC operators look to take back ownership of their own audience in face of the dominant marketplace Amazon banning merchants, competing against them, and blatantly copying products, resulting in this rather humorous video. So far, we’ve seen the results of the shift as recent D2C public companies Allbirds and Figs, collectively generating annual revenue of almost $500M are built on Shopify. Recent global ultra-fast fashion phenomenon Shein and other successful brands like ASOS and Peloton run on their own customized platform. 2PM DTC power list from 7 Nov 2021 In fact: for the first time ever in its history, Amazon lost market share of U.S. eCommerce, while Shopify more than doubled in its share in 2020. However, the shift to independent websites like Shopify comes with a caveat: these merchants now have to figure out how to run their own website on their own. There’s a lot of categories to cover, but in this post, we’ll focus on EC logistics and order fulfillment. Merchants’ manual work behind e-commerce logistics The key to e-commerce is essentially to replicate the experience of shopping offline into your home. When you shop offline, you can look at products with your own eyes, pay for a product, and then you go home with the product at hand. But when you shop online, you’d have to wait for the product to ship to you. The seller would then react to your demand, and begin the process to pick your orders and pack it accordingly. Essentially, the sellers are responsible for the fulfillment of the last-mile segment of the whole delivery process. A seller with limited SKUs and volumes can do this process manually pretty well. They might track their inventory in excel or pen & paper, then pick and pack the order. However, when it comes to delivery, they have to manually arrange pick-up or drop it off to the buyer’s preferred logistics service providers. These logistics service providers tended to be traditional carriers like post offices or private services like UPS or FedEx. But before the booming EC demand forced them to digitalize, merchants needed to manually call for pick-up and even for package status updates. If a merchant needs to send out 1,000 packages through 10 different vendors to 50 different countries, the manual work they’d need to do would be soul-crushing. Imagine the back-and-forth calls that you’d need to do if the “Other Carriers” box is divided into 10 more separate boxes 1st generation startups: Logistics API aggregators The 2010s started to kickoff the revolution in EC, digitalizing the traditional carriers, thus giving rise to the 1st generation of EC logistics startups in the early 2010s (2011~2014). As a side note, Indonesia’s Shipper came in a bit later in 2016, mainly because the digitalization of carriers in Indonesia came a bit later. They were aggregating modern domestic last-mile courier services that were only just founded just a few years before. For example: GoSend (founded 2010, launched app in 2015)Grab Express (started in 2015)J&T Express (founded 2015)SiCepat Express (founded 2014) Bridging the gap between merchants and carriers Logistics itself is basically the act of moving things from point A to point B. It’s a rather commoditized service where the only way to stand out is by offering exceptional experience through superior service and pricing. What happens when there are many vendors in a competitive industry providing commoditized services? Eventually some people will come in as a trusted middleman, giving customers a better way to compare the services and a single point of contact to manage different vendors. This dynamic is not unlike price comparison websites for financial products. These logistics API aggregators are purely software-based; they aggregate the need to interface with 10 or more different carriers into a single point of contact. Merchants who use them usually already have their own warehouse setup, or not big enough to the point where they even need a proper warehouse. Merchants can now arrange pick-up, track packages, and more importantly, automatically integrate the shippers’ data to their overall system, saving a lot of manual labor hours. Aftership’s website lists a whopping number of 899 carrier integrations! The aggregators not only aggregate supply for a lot of merchants, they’re also aggregating shipping demand for the carriers. From the carriers’ point of view, it’s much more cost-efficient to service a single point of contact rather than 1,000 different merchants, and the cost savings from not having to hire even more customer service people can be partially passed down in form of discounted volume pricing. Shippo explains why they’re able to offer discounts for USPS packages: The USPS shipping discounts offered by the Shippo service is a volume-based discount based on all aggregated packages being shipped through the Shippo service. This means that all users using Shippo will instantly get higher discounts than what they would qualify for individually. Our USPS shipping discount is USPS Commercial Plus Pricing. 2nd generation startups: EC fulfillment startups With increasing digitalization across the vertical, the next generation of startups (founded 2013~2017) decided to take it a step further. They help merchants by taking charge of the whole fulfillment process through handling the packages in their own self-operated and/or 3rd party warehouses. These startups aim to become a solution for merchant to outsource their fulfillment, in the same way that Amazon offers its FBA fulfillment services to third-party merchants on their marketplace. Compared to traditional warehouses, they usually have more sophisticated technology, meaning that they’d be able to provide better service to merchants by tracking packages more accurately, utilizing space more efficiently, etc. Being more tech-enabled also means that they are also able to directly connect with carriers, potentially creating a full end-to-end experience for merchants. Merchants who use them are mainly merchants who either don’t have their own warehouse, or look to switch to a one-stop service for fulfillment. However, fulfillment startups tend to be more expensive than just using traditional warehouses and logistics API. Logistics aggregators & fulfillment: more friends than enemies Despite the fact that fulfillment startups are able to just directly connect with carriers to supplant the aggregators, most of them still integrate with the aggregators. Deliverr actually only rely on Shippo to provide carrier integrations, and Shipbob only directly integrates with the major carriers (DHL, FedEx, UPS, USPS), and work with aggregators to integrate with the rest of the carriers. Shipbob’s shipping integrations Deliverr put the reason succinctly: Thanks to our Shippo integration, we are now able to connect with each shipping carrier through a single API. We use this to pull different rates, service levels, and appropriate shipping labels for each item. This results in optimized costs and speed for both Deliverr and the merchants that work with us.We no longer need to manually pull data from various different sources to select the best rates and fastest options or maintain a shipping backend with their own engineering team. This has freed up our time to better develop our own intelligent placement algorithm to speed up our fulfillment times even further. In the same way that cloud computing highly accelerates SaaS companies by centralizing servers, Shippo enables fulfillment companies like Deliverr or Cahoot to complete their end-to-end service in a much shorter time, while not having to deal with the organizational costs to maintain their carrier integrations. However, being in the middle means that they can get squeezed between the carriers (who increasingly look to directly own the merchants’ relationship) and new EC fulfillment startups (who are better positioned to serve merchants’ physical goods). How can logistics API aggregators stay relevant? They were the first mover in the space, seeing the opportunity to commoditize the offerings of different carriers. However, they’re only an information connector between carriers and merchants to transport physical goods. There’s a few strategies for them to keep being relevant in this market: Go all-in with integrationsBy integrating further, they can be the backbone of logistics-related APIs, essentially doing the dirty work for others (including EC fulfillment startups).Although fulfillment startups can indeed work with major carriers (low-hanging fruits), aggregators can and should focus on other carriers, especially niche carriers who are very strong in specific markets (e.g. SF Express in Greater China, Ninja Van in Southeast Asia).Keep delivering value proposition to merchantsAs mentioned before, merchants who aren’t looking for a complete fulfillment solution might still be in the market for a logistics API aggregator, especially at a lower price point compared to a fulfillment startup.As a startup’s product matures with more and more features, their product usually also tend to get more bloated. It’s important to really keep their own core competence in mind. For example, even if a new logistics automation feature gets rolled out, it still doesn’t change the fact that merchants mainly pay for the API aggregation.Move towards developing another function to serve core customers, expanding your market in the processLet’s say you’re an aggregator, and you have a very early upcoming D2C brand as one of your users (think Allbirds). When they grow rapidly, they’ll start to have different customizations and different needs including warehouse, inventory, or order management. Illustration  If you sense that most of your rapidly growing user base has a need for inventory management, it might be worth considering. That said, this needs a very thorough consideration since startups have limited resources and can usually focus on one or two things at most. Some problems that might come up when you go this route: allocating resource in different product lines, refreshing your marketing angle and product positioning, training and adjusting your sales to sell new products, etc. Conclusion The shift in EC structure has definitely created a whole new space for EC enablement tools with a wide array of startups competing in the arena. Each function has different core requirements, and the core of logistics is indeed the relocation of physical goods from point A to B. Every tool in this function is serving that objective, be it through software (API aggregators) or a mix of hardware and software (fulfillment). Since logistics deals with physical limitations, software solutions might not fully solve the inherent problems on the ground. Thus, you can see some startups actually jumping in and using better technology to perform better than incumbents. We’ve seen time and time again in different areas of logistics where this is the case: Warehouses: EC fulfillment startups (e.g. Shipbob, Deliverr)Freight forwarding: digital freight forwarders (e.g. Flexport, Forto)Parcel/express service: private postal services (e.g. Sendle, J&T Express)Reverse/return logistics: reverse EC fulfillment startups (e.g. Return Helper, ZigZag Global) That said, the hardest part about logistics is the execution. Without the attention put into details, any strategic initiative would fall apart at its seams!

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