【行銷名人講堂】- 新世代行銷術 - 好的資料策略,優化投資成效
【行銷名人講堂】- 新世代行銷術 - 好的資料策略,優化投資成效

口述/奧美互動行銷公司董事總經理 張志浩

整理/數位狂潮 - 行銷長的必修課

 

 

.行銷預算的有效分配取決對消費者的洞察、瞭解需求和媒體使用行為。

.在”All is data”的數位媒體年代,好的資料策略能因應精準行銷的挑戰,把每一分錢都花在刀口上。

.透過end-to-end的溝通過程,企業可以完整記錄消費者的行為資料,透過智慧分析產生洞察,再回饋到未來活動,讓行銷投資獲得最佳結果。

在高度數位化的年代,新媒體的多樣性、多變性和複雜性,徹底改變了人們的媒體使用習慣。想想看,自己的生活中有多少時間花在用手機上網、看訊息,使 用傳統媒體的時間確實越來越少。但,餅就這麼大,當傳統的行銷概念、消費者使用媒體的習慣發生重大改變時,行銷長看到了嗎?知不知道要怎樣因應這個挑戰 呢?又該如何趕得上這個變化的速度?

因為整個媒體生態經歷大劇變,消費者花在每一種媒體的時間更少,造成所有廣告效果都在遞減。那麼該如何在相同的行銷預算下,做出有效的分配呢?有效的關鍵在於精準度,精準的背後則是對消費者有清楚的洞察(insight)、瞭解需求和他們的媒體使用行為。

end-to-end溝通,任何足跡都是資料源

想要做到前述這些事,靠的就是「資料」。舉個例,一個消費者在網頁看到一個活動的橫幅廣告(banner)、點進去活動專屬網頁、按著頁面的導引互動留下資料,接著網站會做一些行動,可能是推薦他去抽獎、購買商品或是成為會員。這個過程中,每一個點擊行動都留下資料。

然而,很多公司在做這類行銷行為時,根本不知道這些過程的資料是可以記錄下來,因而放掉了很多累積資料的機會。當然,有些公司知道也做了資料記錄,卻沒有做 出完整的資料應用計畫,更別說妥善儲存資料的方法。這是當前很多行銷長欠缺的「專業知識(domain know-how)」,他們總以為做行銷嘛,用得著這麼多資料?

永慶的好房網(HouseFun)就是個善用資料的範例。 這個網站訴求滿足你的一切房事需求,消費者經由橫幅廣告或關鍵字進入網站後,任何你在買屋、賣屋、租屋、裝潢到修繕服務頁面留下的瀏覽足跡,好房網的系統 都會詳細記錄。當資料累積到一定程度後,就透過資料探勘技術分析消費者的喜好,主動推播貼近這個喜好的房屋物件給消費者,最終達成買賣屋的交易。

緊扣公司策略與定位,新媒體顯見效益

另外,我也觀察到很多行銷長在看待數位新媒體的大盲點:一窩蜂。往往看到一個新媒體出來,就急著去採用。以臉書為例,台灣有一千萬個會員,當中有六百萬人過 去24小時有使用。試想,台灣有哪一個媒體每天接接觸的閱聽眾可以這麼多呢?就某種行銷操作層面來看,臉書已經是「大眾媒體」了。

那麼,如果你要操作大眾閱聽人,可以直接在臉書做,不需要那些大型入口網站;如果要針對特殊興趣、特定粉絲頁做社群影響力行銷,臉書也是個好選擇。因為它能夠精準地透過科學方式把消費者分群,協助企業做分群精準行銷時,產生更好的投資報酬。

所以企業行銷人真的要先去瞭解每一個新媒體的特性,找出他們長期發展的策略和方向,然後根據自己公司的發展和產品特性,通盤規劃如何使用一個新的媒體。我認為這才是一個負責任的行銷長該做的事。

客製資訊滿足需求,銷售目的才達陣

再說到經營客戶關係。我們前面說到,在數位新媒體中你可以記錄到所有客戶使用行為的資料,包含基本資料和需求資料。但唯有真正找出需求資料,行銷人才能據此提供客製化的產品與服務,讓顧客滿意開心。

像我們的客戶IBM,他們的目標對象是資訊長(IT決策者)和其他IT人員。這兩組人在選購科技方案時,想的事情大不相同。IT人員在意的是產品好不好用、 建置容不容易;而資訊長要看的是新方案對企業未來的營運有多大幫助。他們對時事的關心面向也有差異,IT人員想知道生活周遭的新聞,而資訊長會關心國際經 濟和科技的發展趨勢。

舉個例來說,透過觀察資訊長偏好閱讀的網路資訊中,我們發現「ECFA」這個議題的資訊看得特別多, 因為這項兩岸的商務協定會影響企業的佈局發展。於是,我們從ECFA切入,先提供對企業有哪些影響的資訊,接著端出IBM某個解決方案可以幫助他們因應這 種變動,同時找出類似情況的企業案例佐證。最後,如果有興趣進一步了解IBM方案,我們安排業務人員登門拜訪。

在整個溝通過程中,我們會針對同一個人在不同階段、提供不同的資訊與服務,來達成最終銷售目的。這是很精細的客製資訊,重點是你要挖掘出他的真實需求,並一步步滿足,才有最後的銷售結果。

給行銷人的三個建議

從事行銷工作,一定要開闊心胸。行銷的方法變化太快了,很多傳統的行銷觀念並不是錯,而是改變了。我鼓勵35歲以上的行銷人要做數位的移民者,儘可能去瞭解新媒體的特性和生態。

當你瞭解之後,才會知道何謂「虛實整合」,這可是未來媒體發展很重要的新變革。例如,由AR(Augmented Reality)技術帶動的擴增實境,未來可以在活動現場的螢幕上,把虛擬世界套入現實環境,產生令人驚艷的效果。

最後,再回歸到一開始談到資料議題。在數位媒體時代,「All is data.」──用資料驅動所有活動的發展、優化行銷投資報酬。我建議行銷長要好好思索:「我的資料策略是什麼?」包括建立數位平台、背後的資料庫架構, 資料該怎樣累積、分析,轉換一個優化活動效果的實現者。這件事想得通,就能讓你在精準行銷的挑戰中,把每一分錢都花在刀口上。

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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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