設計思考不是單純的設計,它是一套以人為本的思考流程
設計思考不是單純的設計,它是一套以人為本的思考流程
2014.07.07 | 技能

去年,財經媒體Bloomberg公佈了一個可怕的數字——80%的新創企業最初的18個月內就會失敗。另外,《富比士》也統整了5項失敗原因,第一項是「對顧客沒有足夠深入的了解」,然而,市場來自顧客需求,如果不了解目標客群,那麼企業產品服務究竟是為何而生?近幾年,以人為本的使用者經驗(Human experience)概念興盛,這是一種有別於一般商業模式的思維模式。

專注於促進乾淨技術新創企業發展的非營利組織——洛杉磯乾淨技術培育機構(LACI),最近在一個著重於整合使用者中心設計及創新思考的專案中,開始導入設計思考(Design Thinking)工作坊,提供接受培育的公司學習這項流程方法。

LACI副總裁表示:「大多數公司只會注重和自己本身有關的創新,卻忽略了和市場連接的重要因素,如果能夠了解顧客、掌握目標市場,企業可以節省很多時間和摸索成本。對挑戰正確商業模式的新創公司而言,設計思考是非常重要的一環。」以下就設計思考的5個重點來做討論:

1. 同理使用者的需求

同理使用者非常重要且關鍵,企業經營一定有特定對象及市場,重要的是要先知道目標的使用者是誰,企業才能明確創新或設計產品,因為真正使用產品的人正是使用者之一。另外,可根據其特徵整合、創造一個虛擬角色以助於收斂目標客群,由虛擬角色詳細的掌握他的日常生活、行為、想法、個性,公司可藉此確立公司產品服務方向,以明確的提供有特色的服務即產品。

2. 找到使用者背後需求的原因

接下來,站在使用者立場思考:這真的是我想要的嗎?為什麼我會有這些需求?除了單純從使用者觀點思考,還要試著挖掘使用者行為背後的原因,有時連他們自己都沒有發現。根據需求背後的原因,有助於發現更多的需求,並知道使用者是否需要公司所提供的產品服務,解決顧客的問題、滿足顧客需求的產品服務,正是公司推出服務產品的最終目標,若是跳過這步驟,那絕對不會成功。

3. 化想法為實際行動

用手思考,不要讓點子只存於腦袋裡,一個描述在不同人的腦袋裡可能有千萬種形式,為避免溝通出現隔閡,運用手邊簡單的素材做出模型,注意只要「夠用就好」:不需要精緻的裝飾或完全成型,只要簡單的原型(prototype)能表示產品或服務的概念,讓團隊彼此溝通、交換意見,並在過程中不斷修改,節省時間和製作成本,達到大家想法的共識。

重要的是,過程中需要不斷回頭去看使用者的需求,以此為核心價值去修改原型,讓產品概念能滿足使用者所需,才能打破舊有企業的思維。

4. 用故事包裝產品

一項產品直接拿到市場上無法很快的讓消費者看到,用故事包裝便是額外賦予了產品更多的價值,一方面吸引消費者的注意,一方面凸顯出產品在市場上的區隔及獨特性,讓消費者的情緒和產品綁在一起、產生特別的感情,使其在做購買決策時感性大於理性的影響。

該如何讓產品被看見?一個好的故事包裝是必要的。

5. 擁抱失敗

不要怕失敗,失敗並不丟臉,即早失敗代表能提早發現問題、儘快修改,每次的失敗代表著下一次的進步,擁抱失敗,從中學習、改良,才讓產品越來越好。

設計思考不是單純的設計,它是一套以人為本的思考流程,很多企業忘記了最重要的服務對象是使用者,而一味的鑽研設計出華麗的產品,最後推出時才發現這些功能或裝飾根本不必要或不好用,這些問題來自於忽略了使用者需求的重要性,這是企業在市場上存活競賽的起點和終點:企業一開始構想產品服務,必須從使用者出發,找到、滿足需求設計產品;同時,必須時時刻刻以使用者需求為標的前進。

人不能忘本,對於企業而言,維持運作的核心便是顧客、使用者、消費者,了解他們、掌握市場需求,產品的產出才有競爭力。

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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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