「打造國際品牌」3堂課(五)
「打造國際品牌」3堂課(五)
2012.12.06 |

Q:跟哪一個客戶的合作,對訊連來說是最關鍵的?
A:剛開始沒人、沒錢,只好先打台灣客戶;一旦大客戶進來了,馬上就要走出去(國際)。以當時的組織能力,只能處理同一個時區的市場,所以第二年,我們就去日本和韓國;接下來就打歐洲,因為歐洲跟所有對手都有時差,站在同一個平台上,我們比較不容易輸!最後,美國市場是一定要進的,也是最難的,因為所有競爭對手都在那兒。

**跨地域經營的困難除了語言,還有SOP(Standard Operating Procedure,標準作業程序)。**如何讓開在印度的餐廳品質跟台灣一樣?組織能力不夠,一出去就垮了!

如果是美國公司要派人來台灣,通常這個經理人已經有一套管理的methodology(方法論);訊連也要有這樣的methodology,才有辦法複製。我們曾經從外商找人;後來發現,他們也是用總部的methodology去管人,並沒有自己創造方法的能力。但是,我們要的是會創造方法、還能把它教給日本人和德國人分公司的人!

所以直到2010年,我們才在日本和美國各派一個人。他們不是主管,但他們可以把我們的methodology讓當地員工知道。

**品牌不是打廣告,而是使用者用完產品後的感受和印象;這種user experience****是靠大量的技術與創新累積出來的

** 本土企業如何做國際客服?
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****個做法,兼顧效率與品質
**訊連有5000多萬個來自世界各地的註冊會員。除一般產品會員外,還包含1萬3000多名的Facebook粉絲,以及超過100萬會員的雲端社群Director Zone。

對全球營運的訊連而言,數量龐大的國外會員既是資產、也是壓力。「就算外包,品質也要跟體制內一樣,消費者不會因為這樣就接受次級服務,」訊連科技總經理張華禎說。

以台灣為總部的訊連,如何維持服務品質、滿足全球會員的需求?
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****國際化:行銷團隊如聯合國
**訊連官網提供有9國語言內容、接受10多種幣值,全部都由台灣總部統一管理(其他跨國企業多由各國分公司分工)。因此,為滿足各地消費者需求,總部的行銷團隊成員國籍,也涵蓋加拿大、美國、澳洲、義大利、德國和日本等國。

**2****效率:第一線客服外包
**由於國外使用者多用英語,但英語並非台灣人的母語;為提高服務效率,8年前,訊連將英語客服外包至印度,日語和德語客服也外包給當地廠商。消費者的問題先由第一線回;第一線不能處理的,就到第二線;若第二線也無法處理,最後一道支援就是研發人員。

**3****品質:喬裝神祕客提問
**由於擔心外包廠商對產品了解不足,台灣行銷團隊要負責撰寫FAQ(常見問答集),並訓練、監督廠商。為確保服務品質,行銷團隊會假扮消費者提出問題;甚至會向競爭對手的客服提出同樣的問題,測試對方和自己處理方式的優劣。

**4****分享:為使用者打造雲端社群
**對軟體公司而言,賣套裝商品,消費者雖然會註冊,但彼此間沒有連結。有鑑於此,兩年前,訊連建立雲端社群Director Zone,讓專業人士能互相討論、分享。目前,社群已累積了近1萬2000多個影音特效,就像個多媒體實驗室。但競爭者則尚未提供同樣規格的服務。

「(會員意見)最後還是回饋到我們的服務和產品品質,」張華禎觀察,由於語言障礙,台灣企業很難成為內容的提供者;但Web 2.0和雲端的分享機制,使台灣企業可以專注發展技術與平台,再邀請世界各地使用者一起創造內容,提高國際化的程度。

**張華禎的管理講義
DOs
1創業第一天就要想好組織的未來,訂下相稱的制度。
2****主管做決策要迅速,否則會成為組織的瓶頸。

DON'Ts
1目標的時間和規模都可以改變,但不能迫在眉睫才發現來不及。
2****做軟體產品,若無法做到市場第一,就乾脆不要做。

** 資料來源《經理人月刊No.74》

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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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