2008年台灣網友行為與B2C消費發展趨勢
2008年台灣網友行為與B2C消費發展趨勢
2009.06.08 | 科技

2008年台灣網路購物市場規模

在新網購業者加入、販售品類增加、服務水準提升,以及實體通路業者相繼開拓網路銷售通路,提供網友更多樣選擇下,幫助擴大整體網友的消費。

同時隨時間發展,網友也更熟悉透過網路進行消費,在消費金額上亦有所增長,2008年台灣B2C市場規模仍有不錯的表現,市場規模約可達到1,365億元新台幣。

其中在景氣循環影響下,旅遊、3C類別產品銷售情況較為不佳,預估未來消費者普遍對耐久財(如汽車、工具設備、家電電腦等)的支出仍將保守,不過不景氣亦促使消費者傾向利用網路比較商品、尋找特賣活動,有增加使用網購之機會。在整體市場的增長速度上,預期將會逐漸放緩,不若往年具有高速的增長。

網友結構與網路行為分析

網友身份多為20-29歲學生與上班族

本次台灣網友調查進行時間為2008年8月4日至8月18日,有效共樣本數共5,535份。其中男性佔比約44%,女性則為56%。網友的年齡的分佈中,仍以20-29歲為主要群體,佔比達到52.8%,其次30-39歲網友則佔了25.7%。對照整體的台灣人口比例,網友人口相對較為年輕。

從調查網友身份分佈觀察,主要以上班族(47.7%)以及學生(32%)居多數,同時大部分具有大學學歷(65.8%)。網友居住地則北部53.6%居冠,中部與南部則各佔二成左右,與往年的分佈接近。其中網友多數擁有多年的網路使用經驗,可以發現7年以上網路使用經驗者達到六成,顯示網友多具有豐富的網路使用經驗。

為求進一步比較調查不同群體網友的網路行為、網購行為,以性別及可支配所得,將網友分為四群,以進一步觀察其活動與消費行為的差異之處。

其中可支配所得參考主計處公佈的個人可支配所得平均,以及本次調查網友的可支配所得分佈,高低所得群體將以新台幣2萬元作為分界點。

區分後之結果,男性高所得者佔760人,佔整體網友的13.7%,女性高所得者共706人,佔整體網友的12.7%。從整體上比例來觀察,男性網友普遍在可支配所得上較女性來得較高,網購消費金額相對也較高。另外網友在使用網路之網齡平均多在6年左右,並且參與網路購物時間多在2~3年間,顯示調查樣本具有一定的網路使用與網購經驗。

另外以高所得者而言,在學歷、網路使用時間、網路購物時間與網路消費支出上等,皆高於低所得者,此乃因高所得者年齡普遍相對較高,相對有較佳的經濟能力所致。

購物訂票普遍成為網友第四大常進行網路活動

由2008年調查顯示,整體網友最常進行之網路活動,仍以搜尋引擎、E-mail、即時通訊三項為主。

以比例來說,八成的網友常使用即時通訊,顯見網友透過網路進行人際溝通的普遍性。同時可以發現低所得者,在使用即時通訊的情況還高於使用Email的比例,即時互動成為他們網路溝通的主要特性。

另一方面則是購物訂票的活動,整體上較2007年而言有所增長,過去購物訂票普遍還低於下載軟體比例,但今年排名已有所提升,顯示網友對於網路購物的使用情況更加普及化。

其中以高所得女性最常在網路中進行購物行為,常進行購物訂票者達85%。在其它活動中,男性顯然較女性常下載軟體。

另就Blog的使用而言,則是以女性明顯較男性高,這顯示若透過Blog行銷,可以接觸到的潛在女性消費者比例亦可能較高。女性較常進行編輯Blog、相本的行為,也顯示女性較喜好透過此媒介分享個人經驗的特質。

另外知識網站在各群體皆使用頻繁,顯示網友透過網路解決各種疑難雜症的現象也十分普及,最後低所得的男性,則仍是較為熱衷於線上遊戲的群體。

整體網友Blog使用比率持續增加

Blog雖然是相對晚期才發展的網路服務,但就整體網友仍有相當高的比例具有使用經驗,顯示其快速普及化的現象。相較2007年,可以發現整體的比例仍持續增長。

以使用行為而言,閱讀Blog內容普遍較高,而需要投入精神較高的撰寫文章、編輯相本等活動參與率相對較低。其中女性使用率普遍高於男性,此與女性較喜好互相交流、表達個人心情等特質有關,相對上男性使用Blog則是較常用作資訊取得的管道之一。整體使用比率的增加,也顯示透過Blog作為發佈行銷訊息、廣告、溝通平台的影響性可望擴大。

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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。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

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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