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《SparkTalks｜創業思博客》第三集我們邀請第四屆校友 Pickupp 共同創辦人暨執行長 Crystal Pang。她一路歷經 FinTech、Uber、投行的經驗，後來決定創辦物流科技新創 Pickupp，今天就邀請她分享她的創業經驗，以及 Pickupp 如何在傳統物流產業中找到機會、解決痛點並成長為跨國企業。
Pickupp 是成立於 2016 年的智慧物流新創，運用 AI 模型預測調度訂單，同時統合閒置倉庫與市區零售商家空間作為衛星倉，大幅提升配送效率與路線靈活度，以此降低物流成本。Pickupp 面對不同商家的需求，運用大量數據的物流演算法的解決方案，幫助不論規模大小有物流需求的商家都能找到適合的物流方案。目前在台灣、香港、馬來西亞、新加坡都有營運，公司目前為 200 人規模的公司。
物流是一個非常大的市場，但相較於其他擁有龐大市場商機的產業（比如金融、電商產業），物流產業轉型較為緩慢，因為物流產業存在既有體系，致使業者較少有積極的轉型需求。
然而，目前仍有許多需求尚未被滿足。因為物流的需求非常地多變，部分甚至具有時間緊迫性，在運送過程中更有許多變因，像是是否需要轉運、集倉，運送過程可能歷經海、陸、空不同管道，包裹中不同材積在不同運送方式中的衡量標準，因為物流的複雜程度非常高，也是使得物流轉型比較緩慢的原因之一。
因此 Crystal 創辦 Pickupp 運用科技與大數據的演算法，幫助物流業者與商家找到一個成本效益最高，優化最快路線的彈性物流方案。
Pickupp 一開始是主打四小時到貨，之所以會定位在四小時，是因為 Pickupp 並非提供點對點的即時性服務，也不是隔日配送，而是藉由四小時送貨，一步步優化運送流程的時間與價格。透過定位去測試在某段價格區間是否有市場，若的確是有這樣的需求，就可以進一步用數據驗證。
<rich-text-green>由於 Pickupp 初期切到一個利基市場（Niche Market），所以可以把量快速衝上來，但當你成長到某一個階段時，仍需要思考產業中的主流需求。<rich-text-green>
以 Pickupp 來說，一開始切入四小時送貨的獨特定位，雖然透過創辦初期的第一個月運用最小可行性產品（MVP）獲取了 30 位中小企業客戶，不但驗證市場價格 （ 比即時配低一些，比隔日配高一些）的可行性，也確認時常被大型物流公司忽略的、有穩定貨源的中小企業有著的強烈需求。
下一階段就要開始思考 95% 物流產業提供的服務與找到主流市場的需求。經過上一階段的 MVP 測試獲取了寶貴的消費者洞察，驗證市場確實存在彈性物流的需求，並且消費者也希望對物流有一定程度的選擇權。
以大型物流公司而言，通常都是採取中央處理，或是集中放在某些大型倉庫控管，然後再分類並運送到別處。 Crystal 發現，這就是主流物流產業中的痛點，因為當貨物都需要先拉貨去偏遠的大倉，再做分類與發貨，速度就會變慢，縱然方便管理，但卻犧牲了時間。
Crystal 決定採取去中心化 （Decentralize）的物流解決方案，但什麼樣的貨品與商品適合去中心化的物流呢？ 這是 Pickupp 在歷經初期後，持續成長調整、進行 Pivot（關鍵轉折）的原因，但不論業務走向如何發展， 自始至終都是專注在做出更好的物流解決方案。
通常在選擇邁入下一個方向時，都會先評估接下來要前往的方向是否可以做到規模化 （Scalability），同時也會盤點手上的資源。每個新創公司都會面臨同樣的問題，縱然你可以解決產業上非常大的問題，但現實是團隊必須要在有限的資源內做選擇，若是持續地開發產品，但還沒做出相對應規模的市場，可能幾個月後你的錢就會燒完了。
新創永遠都在平衡產品與營運，當產品不足時，營運團隊可以補足到什麼程度。舉例來說，在產品還沒完全成熟時，BD 的人才可以補足多少產品的劣勢，這是新創常面對到找人才的困難。Pickupp 在找團隊時，都會希望有一個很重要的特質，會希望他們知道到新創工作，任務是解決產業中很大的問題。若團隊的每一個人在做決策時，都是從協助解決這個產業中的問題去思考，團隊的網路（Network）就會更加強大！
事實上，在成長過程中，每一個判斷都需要考量是否能增強現有網路。就算有千萬營收機會，若無法規模化，就不會是一個好的合作模式，因為無法增強現有網路。
要怎麼判斷什麼是能讓網路（Network）更加強大的商業決策呢？舉例來說，若 BD 找到一個很大的客戶，隨著他的加入，可以增加 Pickupp 的獲利、降低資金壓力。但是如果該客戶的需求與 Pickupp 正在建構的網路有衝突，也就是合作模式沒有達成共利的目的，即便是大客戶也可能無法加強本身的網路。
好比說，Pickupp 主要是藉媒合達成物流的彈性運送，但大客戶提出的需求為鎖定 Pickupp 的人力，專門為該客戶服務，且必須要穿上制服，那這樣就是沒有達成資源共享，也沒有貢獻到 Pickupp 的網路。縱然能帶來上千萬的營收，但這樣的模式是不可規模化的。
“ 新創在做優先順序的選擇時，要謹記優先選擇可規模化、有機會將該模式複製到其他場域，能夠增強商業網路的方式。”
早期使用者（Early Adopter）到要邁入規模化的主流初期使用者（Early Majority），其中的拓展其實是非常辛苦的。因為早期使用者的特性是比較有創意、有信心地去嘗試新的商業模式，然而當邁入主流初期使用者（Early Majority）時，這批使用者的特性就是 End to End，整個消費歷程要很完整，使用者才會願意採用你的產品。
對 Pickupp 來說，若要邁入主流初期使用者市場時，就會開始審視輸入（Input）與輸出（Output），輸出的數值可能是商家（Merchant）的數量、Freelancer 上線的時間有沒有增加，商家找能不能更快的媒合到到願意接單的人。藉不停的審視這些輸出項目的數據，找尋什麼樣的輸入是有影響的。
輸入則是會關注團隊中不同職能的人正在做的事情，像是要邁入主流初期使用者階段時，新創必須在主流市場有一定知名度。輸入的指標變成要觀察付費廣告的精準度、轉換率。以轉換率而言，從過去 5% 提高到 30%，藉此衡量是否有逐漸吸引到主流初期使用者。
若以 BD 來說，從初期接洽的商家大多為中小企業， 符合高度客製化的需求，到後期會開始考慮客製化的服務是否能套用到 Pickupp 平台內，變成可規模化的平台功能，甚至拓展更多大型企業客戶。以人才來說，因為這樣的特性，促使需要不斷地訓練與加強團隊成員的能力。
“ 新創從早期使用者邁入主流市場時，擴張的方式可以從垂直擴張 — Upsale 服務給既有客戶，或是採取水平擴張，將新的需求轉化為可規模化的功能 。”
<rich-text-orange>不怕做錯誤決定，定期透過數據去衡量，吸取知識改善與進步是至關重要的。<rich-text-orange>
產品推出的新功能會藉由消費者使用的次數與時間等數據，去判斷新功能是否能解決大部分客戶的問題。這時，判斷追蹤數據就很重要，因為縱使有些新功能是工程師認為需要做的，或是以人工智慧（AI）、機器學習（Machine Learning）來說已經是完整度 90% 的產品，需要再優化所需花費的時間，對應達成進步的空間而言，可能是不划算的，就需要藉數據的反饋做產品發展的判斷。
不能保證做對每一件事情，但是會定期透過數據反饋去做檢討。做不好沒問題，學到經驗後，避免下一次再犯同樣的錯誤。
“ 對於新創而言，需要謹慎地做出優先順序的選擇，透過數據反饋去做出可規模化的選擇。”
以 SaaS 產品類型來說，的確可以把主流市場需求與客製化需求分開執行。以物流產業來說，Pickupp 在面對大型客戶時，的確是有一些客製化的調整與服務，但不一定會把這些服務增加為產品的一部分。Crystal 認為，要變成產品的一部分，通常是這個功能要能解決市場上約 80–90% 的需求，才會成為產品的一部分。因為若此功能不是主流的需求，那其實就只是高度客製化的企業解決方案（Enterprise Solution）。
Crystal 表示初期創業時就有思考，香港是一個約七百萬人的市場，當地市場規模是否足以支持 Pickupp 的發展？再加上，成立 Pickupp 的主要原因是想創造出顛覆物流產業的產品，解決目前物流中許多尚未被滿足的需求。若要達成這些目的，就必須瞄準在整體物流市場，不只要解決香港的區域性物流問題，更要去解決不同國家跨地域性的物流問題。
物流的需求又非常零散，各種規模的企業大多都需要物流的服務，而需要的服務又非常多樣化（體積、運送時間、運送方式等）。很多公司成長到某個程度時，都希望擁有自己的物流團隊，但若以公司長期經營的角度來看，成立自己的物流服務與團隊是比較難長期經營的。
所以即使公司自創立伊始就瞄準全球市場，但不太可能立刻就擴張到不同國家，因為會造成資源分散，無法做出精準的產品。因此最初便決定以香港市場為首發第一站，等到香港市場穩定獲利後，算出產品的毛利基準線，預估商業發展要到達哪種規模可以開始盈利。
