準備這次 EMBA 的 XSight 個案時，我一直想起以前在創投看平台型案子的經驗。當時我們常接觸這類公司，我最初對商業模式的理解其實相當簡單：知道什麼是同邊效應、跨邊效應，理解平台怎麼吸引兩端參與者，再加上一些平台治理的觀念，應該就有辦法評估一家公司了。至少看簡報時，知道創辦人在講什麼，也能接著問幾個聽起來有道理的問題。後來才發現，真正進入商業評估，這些概念只是分析的起點。平台替客戶多做了什麼？客戶因此增加多少收益？願意付多少錢？為了收到這筆錢，公司得投入多少人力？只要開始往這些地方算，原本很容易理解的商業模式，就會出現一堆不能省略的細節。現在回頭看，當年的 Sonic 大概把「聽得懂平台」和「有能力判斷平台能不能做」想得太接近了。
但我也不想替當年的自己補上太多事後才整理出來的道理。那時候沒有想得這麼完整，只是隱約知道，光談平台效應不夠，還是得動手算一算。有些案子算完，我就沒有再繼續關注，尤其是某些利基型的平台。當時未必能把所有原因講得很有系統，但算到後面，常會發現客戶數量、收費空間與服務成本之間，有些地方接不起來。這次準備 XSight，我才有機會重新整理這段經驗：以前在評估現場覺得哪裡不太對勁，現在能不能說清楚？能不能安排幾個問題，讓同學自己經歷那個從「好像很有機會」到「等一下，這筆錢誰會付」的過程？這也是我選這個個案的重要原因。比起帶大家辨認一家公司的商業模式，我更想讓大家練習，如何判斷這個模式在什麼條件下才有機會成立。
內部用得很好，外面的客戶會買嗎？
XSight 很適合拿來問這個問題。根據個案，它在 2024 年的營業總收入已經達到 4.53 億美元，年增率接近 50%。它經營成衣、維修與營運用品、汽車零件等品類，也建立了自己的 XsOS 作業系統，將市場分析、產品企劃、採購、上架與後續管理拆成模組。這家公司已經有一門規模不小、持續成長的生意，現在考慮讓製造商直接使用原本服務內部員工的工具，自行尋找產品機會，再透過既有電商通路銷售。這讓備課的問題變得很有意思：我們有足夠理由相信，這套系統對 XSight 有價值；但外部工廠取得同樣的工具之後，能不能得到相近的成果？少了 XSight 的產品經理、採購判斷與實際操作經驗，哪些能力還留在軟體裡，哪些其實仍然依附在組織裡？這些差異，會直接影響工廠願不願意付錢。
看到這種從內部工具走向外部服務的故事，很容易接著想到 Amazon，然後說，大公司也走過類似的路，XSight 當然有機會。這樣的類比可以幫忙提出問題，但還不足以完成評估。我在準備這堂課時，特別在意的是：類比之後，還剩下哪些事情沒有被解釋？我們究竟打算賣什麼，買方原本用什麼方式解決問題，改用我們的服務之後，又有哪些工作必須自己接手？而且，依個案的構想，XSight 的外部工具仍協助工廠透過 Amazon 等既有通路銷售，不能直接把它想成另一個綜合型電商市集。它要證明的，是自己在既有通路之外提供了多少額外幫助。如果工廠原本就會找代營運商、買其他工具，或自己聘人處理，XSight 就得和這些選擇放在一起比較。拿一家成功企業來支持想像很容易，替眼前這家公司找到願意持續付費的客戶，則需要另外做功課。
個案裡的棕色電源線，正好把這些問題具體化。有些音響玩家希望線材能和木質裝潢搭配，XSight 從資料中辨識出這種需求，再向工廠詢問生產條件；工廠可能要求最低訂購量五千條。在 XSight 買斷採購的情境下，工廠接到的是訂單，XSight 則需要判斷這五千條能不能賣掉。可是，假設未來工廠只是使用 XSight 的軟體，自己看到同樣的商機，接下來卻得自行生產、自行銷售，它還會做相同決定嗎？我覺得這是整堂課最值得停下來想的地方。對工廠來說，一張採購訂單和一份市場機會分析，帶來的確定性差很多。軟體可以協助它找到需求，卻未必同時解決備料、資金、行銷和滯銷的問題。XSight 原本提供的服務，包含了實際採購與市場風險的承擔；轉成軟體服務之後，這些責任如何分配，也就成為工廠評估價格時不能忽略的條件。
我想帶同學算的，是客戶與平台兩邊的帳
這也讓我重新理解，以前看利基型平台時，商家端那些看似很直接的疑問，其實都很重要。在你這裡上架，我能多賣多少？得到的客戶和其他通路有沒有差別？付完平台費、行銷費與額外處理成本，最後還剩多少？我只是想試一次，還是有理由長期合作？換成 XSight，工廠可能還得比較：繼續等別人下訂單，和自己用軟體找商品來賣，兩種方式各自需要多少投入。即使自行銷售有機會取得更高毛利，也必須一起考慮庫存和資金承擔。備課時，我想讓同學注意的就是這個比較基準。平台上完成了多少銷售，不能直接全部當成平台額外創造的價值；其中有多少原本透過別的方法也做得到，必須分開看。更進一步，客戶覺得有幫助，和客戶願意持續支付某個價格，中間仍需要驗證。這些問題沒有想清楚，市場規模估得再大，也很難回答第一批客戶為什麼會開始使用。
平台這邊則有另一筆帳。內部員工熟悉公司的品類、流程與判斷標準，工具遇到問題，可以找同事確認，必要時也能靠經驗補上。外部工廠第一次接觸系統，情況就不同了：商品資料要怎麼準備？市場分析結果該怎麼解讀？系統建議了一個產品，但工廠不確定要不要生產，這時誰來協助？我以前看平台案子時，對這些問題的理解還不夠具體，現在備課就會特別追問，所謂的自助服務究竟能做到哪一步。如果每一家客戶啟用時，都需要有人教學、協助整理資料，之後還要持續解釋結果與處理例外，那麼增加客戶就會增加實際工作。這些服務可能很有價值，也可能是平台讓客戶成功的必要投入，但必須算進成本。內部原本有人默默完成的工作，對外提供服務時不能當成不存在；否則我們只是把人力成本漏掉，再得到一個看起來很容易擴大的商業模式。
利基型平台面對大型綜合型平台時，這個矛盾尤其值得細算。專業程度可以成為商家願意多使用一個平台的理由，可是專業服務需要做到多深，又會影響交付成本。套到 XSight，已經有品牌、行銷團隊與資金的工廠，可能很快就能使用工具，但它也比較有能力自行處理，或選擇其他服務；很需要 XSight 協助的工廠，則可能同時需要更多教學、判斷支援與營運協助。這兩種客戶不能直接放進同一個「製造商市場」裡，假設他們會有相同的啟用率、付費意願與服務成本。因此，我會把原本學過的同邊效應、跨邊效應與平台治理重新放回這些具體問題中：增加哪些參與者，對誰有幫助？多了客戶之後，服務會因此改善，還是客服先忙不過來？我仍然需要那些理論，只是現在會要求自己說清楚，理論所描述的效果，究竟透過什麼實際行為發生。
為了讓這些問題能在課堂上討論，我們使用了一組很簡單的假設：一家工廠年營收三百萬美元，其中百分之十的業務透過這套服務完成，再假設平台收取百分之五的費用，則每家工廠一年貢獻的平台收入是一萬五千美元。若平台想做到一億美元年收入，就需要大約六千六百六十七家達到上述條件的工廠。這些都是課堂情境設定，並不代表已經查明的客戶表現或收費方案；它的用途，是讓我們看見目標成立所需要的條件。六千多家已經使用、產生交易並付費的工廠，前面還需要接觸多少潛在客戶？其中多少具有合適的能力與需求？每家需要多少支援？隔年還有多少願意繼續使用？算式本身只有乘除，後面的商業問題卻不少。我想讓同學經歷的，正是這個從目標往回推、逐項辨認未知數的過程，和我當年看案子時，隱約知道必須做、卻還沒有整理得很清楚的那件事。
備課最花心思的地方，是讓選擇有依據
所以課堂一開始，我先讓大家選：繼續做貿易，還是發展平台？有人提出兩個都做，我就接著問資源怎麼分。假設只有一百點增量資源，分給自營商品、內部作業改善與外部平台的比例是多少？這個安排對我很重要，因為「兩個都做」本身還沒有說明取捨。九十比十和五十比五十，需要的人、承擔的風險與執行順序都不同。先留下原始判斷，後面才有辦法檢查，究竟哪一項資料改變了自己的想法。接著，我們再從工廠為什麼需要 XSight、棕色電源線由誰承擔、每家工廠能貢獻多少收入，一路往下算。我沒有期待大家算出完全相同的答案，畢竟很多參數都還不知道；我希望看到的是，當同學主張應該做平台時，能說明客戶如何獲益，而主張繼續做貿易時，也能交代公司準備如何面對庫存與資金需求。這樣的討論，才有機會讓彼此修正判斷。
XSight 的財務資料也讓這堂課保留了另一個值得考慮的方向。個案附表顯示，2023 到 2024 年，公司淨利從八百七十萬美元降到四百一十萬美元，非寄售存貨則從兩千兩百六十萬美元增加到四千六百二十萬美元。這些數字值得追問，但資料不足以讓我們直接斷定，淨利下降是哪些費用造成，也不能只憑存貨增加，就認定公司選品失準。我在備課時想保留的，正是這種限制：先確認能從資料知道什麼，再討論還需要查什麼。營收高速成長的同時，庫存與資本效率仍然可能是重要的管理課題；因此，改善內部系統也應該和發展外部平台一起比較。若同一筆資源投入內部，可以改善選品、降低重複工作，或提高資金運用效率，它就有自己的價值。不能只因為平台模式聽起來比較有擴張空間，就省略既有生意還能改善多少的評估。
AI 的進展則讓這個比較更值得做。個案提到，較早期需要產品經理工作六週，才能產生三千個目標 SKU；導入 AI 後，相同規模的清單約兩小時就能完成。這是很顯著的任務效率改善，但我希望同學接著看，清單產生之後還有哪些工作。選品核准、打樣、品管、量產、資金投入與後續銷售，都會影響最終結果。對 XSight 自己而言，它需要確認前端節省的時間，能如何改善整體營運；對工廠客戶而言，它需要知道自己拿到清單之後，有沒有能力繼續執行。這又回到我準備這堂課時最在意的問題：一套內部有效的工具，對外銷售時究竟承諾了什麼？若它只協助辨識機會，就應該依這項幫助來評估；若它希望支援客戶一路做到成交，就要把中間的工作與責任交代清楚。六週變兩小時很值得研究，但這個數字本身，還不能替我們決定客戶會付多少錢。
為什麼我仍然願意花時間研究這樣的中國企業個案
選 XSight，對我還有另一層意義。以自己的備課與選案經驗來說，近年要從美國商學院的教材中找到適合帶進課堂、能仔細討論中國企業實際運作的個案，我感覺沒有以前那麼容易。這是個人的選案感受，我不會只憑它就斷言整體出版或研究環境發生了什麼變化。也因為如此，遇到 XSight 這種能同時討論供應鏈、組織流程、AI 與商業模式的材料，我會特別珍惜。我知道，有些人對中國企業個案比較敏感；對我而言，研究時仍需要具體看它做了什麼。這家公司如何經營大量長尾商品，如何累積模組化的作業能力，又在哪些地方碰到資金與組織限制，都值得逐項理解。讀到企業建立競爭力的做法，可以研究它成立的條件；看到限制與代價，也應該同樣認真。選個案的理由，應該能從這些可以討論的問題說明。
我也不期待大家因為研究了一家公司，就必須改變原本的政治立場。對企業經營的評估，可以和對制度、政策或其他公共議題的判斷分別說清楚；兩者可能有關聯，但每一項判斷仍需要相應的理由與證據。讀者最後如何評價，應該由自己決定。對教學來說，我比較在意的是，我們有沒有因為先有好惡，就少看了一些值得理解的細節。XSight 的內部系統有其發展脈絡，但能不能轉成外部服務，仍有很多沒有被證明的條件。這家公司既能提供學習材料，也能讓我們練習質疑。這次有機會和 EMBA 同學一起算這筆帳，我覺得挺幸運，因為我可以把自己以前看案子時沒有想透徹的地方，放進一個有具體商品、有工廠、有財務資料的情境裡，和大家重新思考。我備課時整理問題，同學則在討論中補上不同的經營經驗，讓那些原本只停留在概念上的疑問，有機會變得更清楚。
下次再看到一家企業打算把內部工具做成對外服務，我會沿用這次備課的順序：先找一種明確的客戶，寫出他目前怎麼完成工作，再比較改用服務後，增加了哪些收益、節省了哪些投入，以及必須多承擔什麼責任。接著估算平台為這家客戶提供服務，需要多少導入、教學與後續支援，最後才往上推需要多少客戶、多少資源，以及哪些假設應該先用小規模試用驗證。這些工作也許沒有平台成長曲線那麼容易讓人興奮，但它們能幫助我判斷，一個方向值得繼續研究，還是有些條件必須先釐清。從以前在創投看案子，到現在準備 EMBA 課程，我對平台理論的理解確實多了一些，對自己原本以為懂了多少，也比較有保留。備課到最後，還是得回到客戶願意付多少錢、公司為了服務他要花多少代價。講了這麼多年的管理，我終究還是得把 Excel 打開。