網路微型創業最好的時代,Now(上)
網路微型創業最好的時代,Now(上)
2007.03.01 | 人物

上次我提醒現在想在網路世界創業的朋友,別錯把平台提供拆帳給你的經營模式,誤認為是自己的營運模式。要知道這樣做的結 果,你只是造就了別人的模式,你自己的模式還卻沒有影子呢。但到了文章最後,我忍不住又自己提問:有沒有可能我們可以棲身在既有的平台(類似廣告平台或電 子商務平台),借用它提供的機制或收入,有計畫地逐步建立自己的事業?

這種先寄人籬下、再展翅高飛的模式,或者我可以把它稱為是一種「身在曹營心在漢」的發展模式,是成立的嗎?存在的嗎?

事實上,以我的看法,它不但成立,而且現在可能就是網路上最好的創業時代。即使台灣目前的經濟環境看起來諸多不樂觀,而中國大陸的網路事業又過度浮濫之下,我還是持這樣的想法。最主要的原因之一,就是這些媒體或商務平台的存在,使得嘗試摸索的風險可以大幅降低的緣故。

讓我來試著說明發生在自己身上的例子。

二○○○年我創辦並參與工作的入口網站「PC home Online網路家庭」決心要跳入「電子商務」的領域(請參見http://www.pchome.com.tw)。這裡所說的電子商務,並不是提供市集 機制讓別人來交易的平台,像一般入口網站常常做的那樣,而是自己一肩擔起提供商品、促成交易,並完成收款、送貨等一切服務與責任的B2C電子零售商。

之所以下了這項決定,也有它的環境背景:當時正是美國Nasdaq網路股災延燒之際,全世界經營網路事業的工作者都有莫大的壓力,就算你的模式再對、成長 性再好,只要當下不賺錢,大家都當你是不該存在的「燒錢機器」(事實當然不是如此,即使是實體世界的新事業也常有不賺錢的投資期,只是那時候投資圈除草太 急,連正在抽芽的稻秧都砍了)。

我們當時也求平衡心切,一方面把許多成長快速的免費服務都停了(現在回頭看當然心疼、後悔不已),另一方面則覺得網路廣告的成長太慢,也許必須尋找一些其 他收入,在若干可能性當中,我們就選擇了直營電子商務。其他入口網站顯然也有相似的壓力,大家不約而同在同一時間找了若干新收入項目。在大陸的入口網站之 中,有的找到「短信息」(short message),像「新浪」;有的找到「線上遊戲」,像「網易」。在台灣,流量最高的「奇摩」選擇賣給了「雅虎」,獲利出場;最老牌的「蕃薯藤」則加重 了他們的接案和技術服務,做為增加收入的手段…。

選擇電子商務並不是容易的事。在那個時候,儘管亞馬遜(www.amazon.com)與eBay(www.ebay.com)的例子已經舉世皆知,但在台灣或亞洲其它地區,你想要率先打造一個電子商務服務,你還是要一切從頭開始。

你要找到可以提供商品的供應商(還要向他們解釋網路是什麼),你要開發一套網路程式系統(包括產品上架、交易,以及相應的進貨、銷貨、存貨等會計系統整 合),你還要解決當時金流、物流都不為網路事業服務的問題(不要以為美國公司解決了整合問題,亞洲地區的網路事業障礙就自動解決了)。

我還很記得當時銀行 界的朋友親口告訴我,他們為網路交易設定的信用卡交易金額上限是零,意思是他們根本不相信電子商務這回事,表面上他們也讓網路公司成為信用卡認證交易商, 實際上他們根本不讓消費者可以刷卡成功。

習慣也不是一夜之間可以建立,消費者也有很多人不相信網路上的支付機制(也沒有太多網路公司努力克服消費者的信賴門檻);我也還記得當時有一些比我們走得 更早的網路零售商,因為擔心消費者不敢在網路上付款,改採送貨到府並收款的模式,一開始雖然很成功,但也因為沒有完整解決消費者在網路上的交易流程,最後 無法變成真正的電子商務。如今這些「中間型」的網路零售商,有很多已經不在或無足輕重了。

六年過去,這些機制和習慣當然都被相信電子商務的從業者(包括我們自己在內)一點一滴地解決了,當中不免要犯各種摸索的錯誤、和付出各種嘗試的心血,現在大家看台灣的網路交易視為當然,真正從中間走過的人不會覺得這是容易的事。 **
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但如果是今天我重新開始從事電子商務又將如何?我發現技術開發與解決方案不再是關鍵,反而可以回到商業的本質去思考。現在電子商務基本上已經變成一種「環 境」,人人得而用之。消費者已經接受並且熟悉電子商務,商品的供應商已經把電子零售商看成是重要的通路,銀行已經接受進而努力爭取電子商務的支付服務,物 流業者也完全明白電子商務是他們的機會。現在,你所要做的工作和實體零售商一樣,你要找到一種商品領域,並且想出一種可以感動消費者的服務概念。

譬如說你相信市場上有些消費者對特殊的進口蔬菜有需求(他們可能是熟悉西式美食、或對西式美食有嚮往的人),如果你能找到有能力供貨的蔬菜進口商合作,而 你自己對這些產品又有品味判斷與解釋的能力,如果你又能提出某種有競爭力的價格和服務,也許你就有機會展開一個屬於你的電子商務生意。至於支付機制、金 流、物流,你都找得到第三方來為你服務。

更好的消息是,即使台灣的電子商務已經蓬勃發展(中國大陸也挺熱鬧了),但你仔細觀察,就可以看出商品與服務的空缺還太多太多。不像實體世界,幾乎每一個 領域都很成熟而擁擠,也常常有一、兩家很堅強的領先者;但在網路零售業的世界,有很穩固的領先者的商品領域並不多,你很容易一投入就成為那個新領域的第一 名或第二名,這是何等誘人的事。

最讓我感到心動的是,這些領域都可以「切小再做大」。意思是說,你可以把領域畫得很窄很小,才在其中做得很全很精;譬如你只賣醋(領域很小),但你卻有來 自全世界一千多種不同的醋(做得很全),你又慢慢累積了關於這些醋的來歷與特色的種種描述(很精),如果還加上許多網友的討論就更棒了(web 2.0的精神)。有些冷僻的商品周轉不是很快也沒關係,比起佔有店面面積的壓力,你的處境好得太多了(你甚至可以向消費者解釋,某些商品他們購買你才下 單,時間會較長,在電子商務這也是消費者接受的事)。

切小的另一個意思,指的是創業者如何調節他自己的事業規模,這就要利用到既有的商店平台了,但我們得下一次再討論它。(本文載於2007年 3月 149期數位時代)
 

關鍵字: #創新創業
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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?
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?

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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