網站流量到底要怎麼來?(二)
網站流量到底要怎麼來?(二)
2013.06.28 | 行銷

『某網站經營者希望使用者可以打開瀏覽器之後,第一個出現的畫面就是他的網站,只不過除非使用者本身就將網站設定成開啟首頁之外,不然大多是不可能,而經營者也曾經試圖引導使用者在進入網站的時候,在一個明顯的角落可以讓使用者看到並點擊後自動設定首頁,可是很不幸的大多使用者都不願意這麼做,於是經營者採取更激進的方法,讓使用者一進入到網站的時候就可以自動把瀏覽器設定首頁為自己的網站。』

前述這段描述,我們可以拆解成:
腳本1:『流量來源→進入網站→介面引導→觸發點擊「設成首頁」→設定完成→再開瀏覽器→首頁已是該網站。』

這流程的描述就是所謂的「行銷路徑」(Marketing Path),而這段描述則是行銷腳本中的一種情境(Scenario)。如果是用來解析經營者採取更激進的手段之路徑時,那過程會變為:
腳本2:『流量來源→進入網站→某種程式侵入電腦→竄改某處註冊檔(Register) →瀏覽器首頁被強制改變→再開瀏覽器→首頁已是該網站。』

先理解基本的「行銷腳本」概念,再回頭看所謂的流量來源。延續前一個例子,當經營者已經打算用不正當的手法去「綁架瀏覽器首頁」,那流量來源的設計,通常也會選擇比較「重口味」的方式,我舉個比較大陸常見又較為複雜流量來源的行銷腳本。所謂重口味意思是指那些無法符合社會主流價值觀的網站,比方說影片、音樂、軟體、情色等,檔案下載類型的網站。

『《設定喜愛下載軟體或影片的TA→將可供下載的檔案包裝壓縮起來→要用解壓縮軟體時必須先到指定網站取得密碼→使用者下載後必須輸入密碼才可解壓縮→上傳該檔案的BT種子到各大下載網站》→使用者下載→解壓縮被提示要到某網站去→到網站取得密碼→某種程式侵入電腦→竄改某處註冊檔→瀏覽器首頁被強制改變→再開瀏覽器→首頁已是該網站。』

在流量來源的地方,又特別拆解成《》之內的解釋,如此一來,當使用者下載該軟體或影片,只要是被引導到該網站去,而該網站又並非心存善意,很容易的瀏覽器就會被綁架。例子歸例子,目前大多瀏覽器會標記那些「惡意侵入瀏覽器的網站」,因此只要使用者將網址輸入進去時,有些瀏覽器會提早提醒,避免使用者不小心誤入雷區。

不論要操作什麼類型的流量,都已經有其相對「行銷腳本」,怎麼設計因人而異,但大多時候來講要導入大多的流量,一般來說不會只有一套,會有很多套的行銷腳本在同時運作,而這行銷腳本中串起來的流程就是行銷路徑。通常要是流量進到網站的狀況並不理想,我們的作法就是將這一套又一套的「行銷腳本」翻出來,然後進入每個「行銷路徑」裡的「行銷節點」去做更細部的檢查、檢核,找出問題後看是要調整路徑還是節點,依狀況不同做的方法不一樣。

因此,在規劃流量導入策略,先分成以下幾個階段去策劃。
Stage 1.設定流量來源類型的比重(直接、推薦、搜尋、廣告)
Stage 2.設定相對於流量來源類型的管道(ex. FB、G+、某BSP、某討論區)
Stage 3.設定該管道的行銷腳本
Stage 4.設定對應行銷腳本的行銷路徑
Stage 5.制定執行計畫與安排時程
Stage 6.管理與監控執行狀態
Stage 7.****依照狀況調整優化其流量導入成效

在進入「
Stage 1.」之前,一定要先評估清楚網站本身的流量承載能力,了解網站能夠同時容納多少使用者進來,這包含了頻寬與硬體效能,硬體主機可不可以負荷那些導入進來的流量,如果沒有評估清楚,當流量來的時候導致網站無法正常運作,那也是枉費了一堆流量導入,其背後每個遺漏掉的機會成本可是非常恐怖。

**每個「Stage」要處理的事項都相當多,在初期因整串「Stage****」做出相應計畫也就是所謂的流量導入策略,只是當網站具有能力導入足夠的流量之後,接下來才是最關鍵的「網站整體內容、介面、動線優化」。**所以,要經營網站不要純粹只是問「網站流量怎麼來?」,流量很重要沒錯,沒有流量網站跟不存在沒什麼兩樣。但每個因進入網站卻找不到使用理由的使用者選擇離開是件非常可惜的事,最好的話,還要問「如何留下使用者,並引導至一明確目標,令使用者可以產生流連忘返之感受。」

談到這個層面就不單純只是網站導外部流量觀念的建立,而是更多關於引導好流量避開壞流量的思維,然後到網站之後的內容策略、使用策略、體驗策略、回饋策略、服務策略等,網站想要經營的好,需要考慮的構面非常多,每個構面其實也跟行銷脫不了關係,這裡面又是一套接著一套的路徑、流程、反饋與修正。

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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