【淺談導購七】 移動電商與行動導購
【淺談導購七】 移動電商與行動導購
2013.07.04 | 創業

九易購物是做導購?

日前(2013.07.01)工商時報刊出一篇《 九易購物 瞄準行動導購商機 》:「前Yahoo!奇摩電子商務事業群總經理何英圻所創辦的 九易購物 ,積極布局行動電子商務。該公司通吃平台、開店服務及O2O(Online to Offline)的導購商機。」

這讓我接到了幾通詢問電話。「原來 九易購物 是做導購?」

不是。(至少此刻不是啦!) 九易購物 做的既不是導購、也不是行動導購,它是電商,或更精確地說是移動電商,經營行動商城並提供 APP開店平台服務 。

平台服務B為主,導購服務C為主

是不是導購,直接從與「購物」這件事的關係來看,會更為清楚。

● 導購網站如 一淘網 、 美麗說 或 愛逛街 ,完全是從消費者的立場、跨平台、跨店家地以各種不同的維度重新組織和呈現商品,提供購物相關資訊給使用者,幫助C降低尋找成本,提高網購樂趣,甚至發現購物需求。導購網站本身並未實現交易,而是引導消費者到最可能發生轉換的購物網站頁面,成交後向該購物網站收取佣金,這種佣金的本質是後付的媒體費用(CPA、CPL、CPS)。

● 九易購物 則和 Yahoo!奇摩購物中心 、 淘寶網 類似,偏向從服務店家\供應商來滿足消費者的購物需求,花費較多人力和時間進行與B相關的開發、經營與管理,包含了完成交易所需的資訊流、金流甚至物流。不同的是: 九易購物 的行動商城比起網站更專注於優化手機購物的體驗,而APP開店平台也站在協助B的出發點,要讓每個店家\供應商都有機會以可負擔的成本快速插旗行動商務。

行動購物APP與行動導購APP

行動購物APP方面,現在能觀察到的多數電商作法,都是先花費30萬~200萬開發,再從媒體購買流量來做推廣經營,但開發出來的APP卻通常僅是其PC版的縮小畫面,自然難以轉換訂單。事實上,開發行動購物APP之前都必須思考以下幾個面向,才能把握使用者在移動情境下的心理因素,並且充分運用移動載具的優勢,提供真正的新型態行動購物服務:

一、 **** :此特性在行動購物上最為明顯重要,它容許了主動推播、精準行銷,也奠定了個人化服務的數據分析基礎。

二、 **** :充分掌握地利,搭配天時與上述的人和(用戶綁定),行動購物的威力始能真正發揮。

三、 **** :移動載具的有限展示空間造成了與PC端不同的使用界面特徵,降低搜尋依賴(採取點擊導向的設計)、簡化文字描述、縮短購物路徑,都是提高行動購物轉換率的重點,將成移動電商的重要課題。

四、 **** :移動載具利用的是碎片化的時間、不連續的空間,隨時有被打斷或失去信號的可能性,因此,除了掌握上述「少即是多」的要點,如何還能藉由標記、收藏等功能容許使用者分次完成購買?這也是移動電商過去經營購物網站時相對缺乏的經驗,值得認真探索。

再談行動導購APP方面。現狀是PC端由幾大網站或聯盟把持絕大多數流量,所有電商的行銷推廣,大多花費在流量購買;而移動端目前並沒有顯著的壟斷式流量入口,未來是否能出現一兩款行動導購的APP作為行動購物的集成器,比價型態也好、社群型態也好,都符合市場期待,值得嘗試。大陸的行動導購APP 口袋購物 曾於去年4月完成A輪1200萬美元的融資(投資方為 成為基金 ),今年一月又完成了B輪融資(金額等資訊不詳);台灣則有本團隊的 愛逛街APP ,積極希望透過手機讓社群互動延伸到街上,謹以 愛逛街APP 的產品開發定調表供參考。

(本文作者為 高儷玲/ 九易購物公司策略顧問,優仕網、愛逛街 共同創辦人)

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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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