O2O時,你應該注意到的事情
O2O時,你應該注意到的事情
2012.11.22 | 行銷

O2O(Online to Offline)活動時有幾個重點一定要注意:行銷人不要做本分外的事、活動盡可能不要辦在平日、不要高估了自己低估了任務、不問過程,只求結果。

雖然O2O(Online to Offline)指的是電子商務的一種消費模式,今天就先估且借用一下,把它當成『透過網路活動執行實體活動』的代名詞吧!最近我在幫一家婚紗公司輔導,因為是剛開幕不久的公司,所以急需知名度的曝光。在溝通的過程中,業主希望除了網路活動之外,還希望能夠結合實體的活動一同執行。因此,經過幾番溝通之後,定下了這個活動。

這個活動的KPI設定就是要透過網路號召30對情侶到現場求婚。一開始的時後,我認定,30對情侶的KPI並不難達成,就按照之前的策略執行方式下去執行。粉絲團、活動、關鍵字、置入性行銷等等的行銷策略接連出手,在一個禮拜的時間內,活動的總曝光量已達60萬次,但是,報名的情侶卻只有少少的六對。

這樣的活動成效真是讓我百思不得其解,為什麼同樣的行銷方式卻會有這麼大的成效差異。開始重新思考整個活動的策略、誘因、文案各個環節,就改成下面的內容:

改完活動內容之後,短短五個小時的時間,報名人數已經超過之前的人數了。從這次的活動中,我也體悟到辦O2O活動時有幾個重點一定不能不注意。

1.****行銷人不要做本分外的事
這個活動一開始的規劃並不是以求婚為主題的,但是業主一定會有自己的看法及想法,當業主的想法灌注進活動時,身為行銷人的我們就必需要思考到,這樣的想法及做法在執行層面會不會有難度,達不達的到,若是業主的想法會影響到行銷成果時,就需跟業主進行再溝通,若最後真的還是無法達成協議,那就不要勉強執行,以免賠了夫人又折兵。

2.****活動盡可能不要辦在平日
其實這邊說的是盡可能,不是絕對,有時後活動的族群設定很重要,但是,大部份的活動,還是會以大眾族群為主要目標,當我們的活動目標為大眾族群時,就盡可能不要把活動安排在平日,畢竟上班的上班,、上學的上學,除非活動的誘因有大到可以另上班族請假,學生翹課,媽媽不做家事也要來參加的話,那就可以大膽的挑戰看看將活動辦在平日。

3.****不要高估了自己低估了任務
行銷人往往都會有一個通病,就是數據會說話。過於相信數據,其實是會造成結果的誤判。

此案為例,我認為30對的情侶來求婚這件事並不難達成,為什麼呢?按照之前活動的數據經驗,當實體活動有免費贈品及好康可以領取的時後,點擊轉換率約在0.5%-1.5%左右,名單轉換率大約在5%-10%左右 (視贈品價值的高低決定) 。名單轉換率假設以5%為例,今天我們要30對的情侶,也就是說只要有600次的點擊。點擊轉換率假設以0.5%為例,今天我們要600次的點擊,也就是說只要創造出120000次的曝光即可達成。

但是,我卻低估了"求婚"的門檻,現在是恐婚族世代,時下年青人都是屬於晚婚族,對求婚議題興趣缺缺。高估了誘因,就如上一點所說的,什麼樣的誘因能促使網友在非假日時來參加活動,這是相當重要的一點。

4.****不問過程,只求結果
前面三點若你已經都評估完成,且接了案件,那就沒有任何的理由和籍口說活動辦不成功,KPI指標無法達成,哪怕你的行銷做了再多再好,曝光了上百萬次,甚至在YAHOO奇摩首頁下廣告,業主看的永遠都只是結果,沒有結果一切都是做白工,大部份的業主不會感激你為他所做的事,只會記得你沒做到的事。所以,在接案前,要好好的仔細評估,不要為了接案而接案,很有可能會因小失大的。

來源:dcplus數位行銷實戰家
網址:www.dcplus.com.tw

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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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