What is media meetup?
AppWorks Media Meetup 是由針對媒體與自媒體所主辦的聚會，每一場設定一個主題，邀請 AppWorks 生態系具有特色的新創來做趨勢的解讀或特定議題討論，讓媒體與自媒體更了解這些新創，並發掘未來創作的素材。除了活動分享的主題，前來參加的媒體與自媒體們有其他感興趣的議題，也可在會後互相交流 (解答其他有興趣的問題)。雖然媒體相對於其他職業本就比較容易接觸到公司重要幹部或高層，但透過 AppWorks Meetup 可以得到更「非官方」的第一手資料。平常很難得會聽到由創業者親自分享完整的大數據戰略和第一手資料，所以參加這次的 Media Meetup 對身為學生的我來說是非常珍貴的機會。
AppWorks 有多種 Meetup ，除了Media Meetup 外，也有 AI, Blockchain Meetup。相對於其他場合，來賓、講者與主持人間有更多熟絡的互動。通常 Meetup 邀請來分享的講者都是 AppWorks 生態系的一份子，包括加速器校友或是投資標的等，所以當他們回來分享時，就會有種畢業生回母校的感覺。
AppWorks Meetup並不會限制分享主題且讓整場分享會的主客界線模糊，更多交流互動。除了知識性的分享以及經驗傳遞之外還有一些軼聞趣事，使的場面歡樂不斷。
iCHEF : 讓「POS 機變得更好用」
iCHEF 是一家成立於 2012 年的餐飲科技新創公司。創辦人們從「餐廳」起家，以「讓 POS 機變得更好用」為創業理念出發，希望以科技服務社群。在 2016 年，iCHEF 用科技，提供❶ POS點餐 ❷ 線上接單 ❸ 銷售分析 ❹ 會員集點 ❺ 成本控管 ❻ 結帳支付 ❼ 電子發票 ❽ 資料串接，這些服務使得小餐廳能夠更有效率，更簡單的經營。簡單來說，iCHEF 幫助餐廳成本控管，提高使用效率，利用大數據預測營業週期，以及輔助開發新行銷策略， 成為台灣 POS 機領導公司。
Ken (iCHEF co-founder) 分享餐廳的使用痛點在於資料的有效程度以及保存能力：使用不同平台的 POS 系統都是無法整合的，如果原始資料不夠完整，數據便不能有效利用，常常會造成蒐集了顧客許多資料，卻無法實質幫助餐廳。以餐廳菜單搭配利益最大化分析作為例子 : 去年豬肉燴飯銷量最佳，那麼該如何搭配才能挽救銷量不佳的湯品或是飲料? iCHEF做到切割非常細，精準開發出店長，甚至顧客都沒想到的組合。但可能到了今年，情況就都大不同。比如進口豬有食安疑慮，造成豬肉相關產品銷量下降，去年利益最大的組合，如果沒有適當調整變數，反而會造成決策失誤。
然而，並非業主或是 iCHEF一開始就知道這些初始資料可以帶來甚麼應用。最令我印象深刻的是: 使用大數據建造模型注重的是過程，結果是隨之而來的。我們沒辦法一開始就知道這些數據可以給我們帶來甚麼結果，中間不斷的改變資料的組合模式，得到不同的方向跟結論。大數據就像是堆疊樂高模型，一開始如果蒐集到的許多數據是最基礎的原料，各種不同互相組合搭配形成不同的零件，在看各餐廳想要 build 甚麼方向的模型來預測趨勢。
比如說 iCHEF POS 機在東區滲透率超過 50%，可以透過基本數據組合而成新的指標趨勢，判斷起來就會比較準確。Ken 舉例，透過大數據分析，iCHEF 以數據輔助討論租金過高議題。利用營收趨勢 + 消費熱門品項 + 店租收費變動幫助經營者判斷商圈是否出現結構性改變，還是處於正常營業周期循環當中；也可幫助餐廳判斷是否需要換地點等重大營運決定。但前提還是建立在，消費者的習慣是持續的，倘若行為改變，資料就不重要； 資料只是結果，是拿來檢驗，判斷的工具，且數據都是要讓使用者看得懂並更了解商業本質。
WeMo scooter: 無特定地點租還的電動共享機車
台灣對共享經濟已不陌生，WeMo 更是台灣最早使用共享電動機車商業模式的新創。如上面所提到，許多資料一開始蒐集時根本不知道未來會如何應用，都是隨著時間的演變，慢慢 Pivot 應用到現在大家習以為常的新商業模式。
一開始，我認為 WeMo 的 Target Customer 會是沒有機車的客群，沒想到使用共享機車的族群有大半是擁有機車的人，常見的使用場景如臨時需要騎車去喝酒，或是距離大眾運輸工具有一段距離 (騎 WeMo 去火車站)，如此一來，WeMo也可以跟店家，計程車聯盟，甚至是公共交通運輸工具開發後續合作，比如贈送代駕的折價券，讓使用者能夠享有更完整的服務。
在大數據的應用上，WeMo 可以跟政府合作打造 「智慧城市」，每一台路上的 WeMo 都可以即時回報路況 (比如某個路段，常常會導致使用者急煞車，判斷道路有臨時問題)，或是噪音、天氣，以及大型活動周邊交通狀況等等，進而對不同區域、城市的騎乘狀況作分析。甚至可以開發出 「違規地圖」，幫助政府改善道路設計或是加強取締，創造出更和諧的用路環境。Jeffery (WeMo 創辦人) 認為只要有限度的保存數據，未來可能能夠做出貢獻；儘管可能儲存許久佔了不少空間，但將來仍是有可能帶來飛越式貢獻，只是需要考驗經營者耐心以及洞察力。
呼應開頭對於大數據的應用: WeMo 並沒有一開始就知道數據可以拿來做甚麼, 但資料就是資產(金庫)，隨著趨勢逐漸明朗，手上工具越齊全，就可以挖掘得到金塊。像是在 Q&A 中，有來賓希望能跟 WeMo 買他小孩的騎乘數據，希望能時刻關心孩子的狀況，這時 TA 變成了關心自己孩子的家長；又或是因為電動機車衍生出來的許多違規問題，WeMo 也需要在推出方案的同時不斷校正：在一級使用率區域跟停車場業者合作，減少違規事件。這些都不是當初 WeMo 能夠想像的到的，但都能透過數據輔助來達成營運的調整。
Takeaways
透過這次 Media Meetup，讓我更了解優質新創的大數據戰略與實戰應用經驗： 如iCHEF co-founder, Ken，分享了餐飲界短期變動以及趨勢 (餐飲景氣白皮書)，以及數據背後代表的意義。在 Q&A 時，許多來賓透過發問且一併整理、反芻，激發出許多不同的反饋，讓大家共同討論，也因為大家都互相熟識，討論時更不會像一般的訪談小心翼翼，這是 AppWorks Media Meetup 與其他分享會的不同之處。 除此之外，對我來說最重要的 Insight 是 「數據應用並非起始就有目標」，大數據的應用像是過程，隨著趨勢的改變，不斷地開發、組合，直到找到適合的應用目標，就像是創業者不斷 Pivot 直到找到 Product market fit 一樣。
