景氣不佳,中秋送禮金額越來越少
景氣不佳,中秋送禮金額越來越少
2008.08.26 | 行銷

國人送禮還是以月餅為大宗,在不景氣送禮預算普遍降低後,如何選購實惠大方的禮物成為各公司行政人員的新考驗。在中秋節講求月圓人團圓的節日,許多業者趁此推出各式月餅與禮品來滿足民眾送禮的需求,算是送禮的重要旺季。根據東方線上2006至2008年版E-ICP東方消費者行銷資料庫針對國人中秋節送禮行為調查發現,20至64歲消費者近年於中秋節送禮的比率維持兩成左右,但從2005年21.8%至2007年小幅下降為19.2%。

1.月餅仍為中秋節送禮首選
中秋節送月餅一直是重要的傳統習俗,雖然時代不斷改變,可是國人送月餅的比率依然最高,並有增加的趨勢。據E-ICP資料庫20至64 歲中秋節送禮者送月餅的比率顯示,從2005年81%增加至2007年86. 1%,反之,送水果比率則從2005年34.1%至2007年下降到30.4%,送南北貨的比率則從2005年18.3%下降到2007年14.2%,而食品罐頭亦從2005年16.7%至2007年下降為8.4%,降幅高達8.3%。

2.景氣不佳,送禮金額下降
據E-ICP資料庫中秋節送禮金額調查發現,20至64歲消費者近3年來送禮金額有小額化的趨勢,500元以內從2005年18.7%至2007年增加為29.2%,501至1000元則從2005年的29.0%至2007年大幅上升為42 .8%。相對地,1000元以上的送禮金額比例則呈現逐年大幅下降的現象;1001-1500元從2005年26.2%至2007年減少為15.7%,1501-200 0元從2005年的11.5%減少至2007年4.8%。可見國人在中秋節送禮的花費是越來越省,最多人能夠接受的送禮價格為501至1000元,如何因應消費者送禮金額降低,又要送的大方有禮數之需求,是行銷人員在設計送禮產品時應仔細規畫的課題。

3.中部人比北部人更有中秋送禮的習慣
根據東方線上2008年版E-ICP東方消費者行銷資料庫調查顯示,20 至64歲中秋節送禮消費者居住地區分佈,北部占34.3%,中部占41. 9%,南部占23.5%,東部僅占0.3%,可見,台灣中秋節送禮的行為在中部地區尤為興盛,中部人較會透過中秋節送禮聯絡彼此的情誼,而北部的送禮行為不僅降低且較中部明顯少了許多。

4.中秋送禮者以已婚者、自營者居多

在中秋節送禮的消費者,還有哪些特性值得行銷人員注意的呢?

據E-ICP資料庫,發現20至64歲中秋節送禮者, 65%主要年齡集中於30-49歲,而82.5%中秋節有送禮的消費者為已婚,職業特性上, 21.7%為自營者,16.9%為服務銷售職,23.8%為家庭主婦,可見,與人際互動較相關的職業,中秋節時較會透過這節日送禮,以維持關係,並成為建立情誼的方法。
此外,據東方線上E-ICP調查發現,20至64歲中秋節送禮的消費者,在其他節日送禮的比率,明顯高於全體。他們在端午節也送禮的比率36.1%,明顯高於20至64歲7.9%,80.7%春節會送禮的比率,高於20至64歲51.7%。可見在中秋節送禮的消費者,同樣也相當注重其他傳統節日的送禮,因此廠商應該用心經營與這群消費者之間的關係,留住這群消費者,讓他們下次送禮時還會再回來購買。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
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一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

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此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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