關於 新創 公司 成長率 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

🚀 POS & KIOSK 商機炫風式發酵 飛捷科技邀請智慧應用夥伴探討產業創新新門路 🚀

2021年全球產業逐漸復甦，擴大了新零售需求，嶄新的商業模式隨之誕生，例如：近年蔚為主流的 #無接觸式服務，使得 #行動式POS 全世界銷售量在2021至2030年的年複合成長率將上看21%。另外， #KIOSK 也漸漸融入我們的生活，在速食店、便利商店、百貨公司與機場都能看到它的身影，從2021年到2026年之間，KIOSK市場的年複合成長率預估亦高達6.9% ！

全球前三大POS製造商 #飛捷科技 無畏改變並力求 #創新，針對企業痛點優化軟硬體，更於去年推出 #雲端統一端點管理平台，聚焦智慧解決方案，攜手全球夥伴推動 #物聯網 商業模式的轉型，打造全新的線上線下整合平台，成為頂尖的智能服務提供者👍

長年深耕於硬體應用與客戶關係的飛捷科技與StarFab Accelerator共同成立「#飛捷xStarFab加速器」，輔導新創將外部創新idea轉化為實體技術，並協助新創研討市場進入策略，齊心打造 #智慧產業 生態系👉️👉️ https://pse.is/3dfbxy

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【成長型投資人該怎麼判斷公司的成長性？怎麼看待一家公司的潛在市場規模 (TAM)？】

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🔖 Gamma 相對於處在 S 形採用率曲線晚期的公司，絕對更喜歡去分析研究並投資在那些處在 S 型採用率曲線早期的公司。但我們不認為用「營收 ÷ TAM」能幫助我們判斷一間公司是不是正處於投資的甜蜜點上。

🔖 試著想想看一個情況，當有一間新創公司剛發布一個新產品，且該產品在 product market fit 上也有著不錯的正面信號，比如說該產品有很好的客戶留存率、很高的 NPS 分數等。但因為公司尚在早期，該司 「營收 ÷ TAM」在這個時間點當然很小 (根本沒什麼營收)。所以這代表這間新創公司會是一個好的投資嗎？如果答案是因為 營收 ÷ TAM 很低所以將其認定為好的投資項目，那用這種評斷方式每個早期階段的新創公司都應該可以被評為買入的，但看到這裡想必大家也都知道，事情當然沒這麼簡單，不是每間新創都是 strong buy。

🔖 新創是一個「去風險」再「掌握資源」的過程。沒有一個商業模式可以藉由一個商業決策後，立馬從價值為 0 的市場規模轉變成全球性的大企業。當一間新創公司一開始還很小的時候，它們會聚焦在透過極為有限的資源來找出並定義它們可以解決的問題。隨著一間新創公司先在一個小領域上獲得成功，它們會再透過募資或先前所創造的現金流，將資源投入在他們能夠解決問題的相近領域或小眾利基的市場上，但沒有人能夠保證這樣的規模擴張一定會成功。儘管新創公司在擴展到第一個利基市場時獲得了成功，但它如果無法擴展到下一個新的市場，成長率就很可能會因此停滯。

🔖 讓我們再來看另一個例子：Peloton。$PTON 正確地找出大家都遇到的問題：「人們都想要維持運動的習慣，但因為覺得運動太無聊和缺乏社會壓力而沒辦法維持。」Peloton 透過增加社交功能到內容中來解決這樣的問題，並且提供有最高 engagement (參與度) 的內容來讓使用者保持運動習慣。雖然 $PTON 一開始是從較富裕的受眾開始經營，這些受眾不論有沒有 Peloton 的解決方案都可能會規律運動，但是該司透過這樣的方法先開發出更多的內容，再利用這些迭代好的內容擴展到更廣大的受眾，並取得成功。

🔖 當 go-to-market 策略有用的時候，這代表服務/產品的價值能夠在客戶間產生共鳴，這樣的公司就處在「Product market fit」的狀態。通常我們會說 Product market fit 就是「當你看到，你就知道了你有」的現象（沒有實際的指標和數值來定義）。在 Product market fit 的最早期階段，客戶通常是來自口碑推薦 (word of mouth)，而不是靠大量投入的行銷資源所驅動的。

🔖 一但公司找到 product market fit，它往往可以吸引成長的資本來進行大規模的行銷 (一般而言是透過 Google 和 Facebook 來做主動式的行銷，也就是廣告投放)。線上行銷需要不斷的迭代和調整，來最大化其 ROAS (廣告投資報酬率)，特別是當 CPM 需要持續與其他廣告主競標的情況下 (CPM 會因為競標而越來越貴)。

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抖音刷新線上互動方式，3年竄升全球最大獨角獸，全球下載成長率超越臉書、IG、YouTube；估值比Uber高、用戶比推特多；到底是怎麼養成的？

抖音（TikTok）是中國網路狂潮中迅速發展起來的一個社交媒體app，原基礎是一款音樂創意短影片（最短15秒）社交軟體，可選擇歌曲、拍攝短影音、也能上傳照片。

這樣的抖音，憑什麼崛起，做了哪些事？它如何在全球引起旋風？

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政府拿人臉辨識科技來抓人，當然不容許出錯，但拿來做商業運用，真的沒有問題嗎？

現在有賣家在網路上兜售照片，３萬張人臉的照片，竟然不用台幣４０元就能買到；這些照片不僅沒經過當事人同意，賣家還聲稱能提供不同國籍、膚色、性別及年齡的照片，甚至為客戶『定製』特定場景下的人臉照片，現在的人臉辨識技術，不單只是官方重要的監控手段，還已經普遍到有點氾濫，變成是一條『黑色產業鏈』。

根據 《Yole Dévelopement》的報告指出，未來 4 年在生物辨識市場中，人臉辨識技術的成長率，將會領先指紋、虹膜與聲紋辨識，成為最具市場規模的必要科技！調研機構 《Variant Market Research 》的數據更顯示，人臉辨識市場規模預計將在 2024 年達到 154 億美元！

而且現在人臉辨識技術也已成為創投最感興趣的標的物，因為某種程度人臉辨識也是掌握了一個潛在的『入口』，從過去互聯網巨頭成功的經驗來看，佔領入口就意味著在一個行業的主導權。未來憤怒、厭惡、恐懼、快樂、悲傷、驚訝，還有臉上的表情、反應、喜好，這些都將成為『情緒經濟』，有些公司甚至還能透過這種標籤化辨識，判斷你是不是戀童癖、恐怖分子，還能從臉發現你是否想進行性行為！

美國著名學者 Walsh 就說過，判斷一個國家能不能引領全球革命，其中一個衡量標準，就是看它的 AI 商業化速度！而人臉識別正是撬動 AI 商業化進程的這個支點，不只是科技新創界動作頻頻，連科技巨擘亞馬遜和微軟都推出了人臉辨識 API 給開發者使用！

但如果業者不能解決我們前面討論的隱私、數據洩漏、歧視、侵蝕民主自由的問題，所有商業化最終問題，最後還是會敗在市場機制！所以最首要的目標，當然是法規的跟進！因為到目前為止，還沒有明文規範分析個人資料後所產生的『知識』，是否算是個人資料的一部分，就連歐盟頒布的資料保全法跟聯邦法規，都沒有明文規範機器學習和資料探勘產生的知識使用範疇。

發展監管的目的並不是要打壓新技術，而是希望新技術可以盡可能造福社會，而不是帶來副作用，你對人臉辨識有什麼看法？快在底下留言告訴我們。
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