近來名模成了一種商品,和代言產品、媒體構成一個堅不可破的三角關係,帶動了一個又一個好話題、好生意。名模經濟已行之有年的日本,從早期的松菜菜子、藤原紀香、中期的米倉涼子到近期的伊東美,無一不是模特兒出身,培養一定支持度後,轉而進入演藝圈,多方位發展。
而日本最近跟台灣林志玲一樣爆紅到成為社會現象的,是日本媒體和廣大粉絲暱稱為「Ebi Chan」的原友里。Chan這個字是日文裡對可愛女性的暱稱,Ebi則是原友里名字第一個字的日語發音。如果你問日本現在二十到三十歲的女生,她們最想要當的人是誰,可能十個有八個會說她們想要成為Ebi Chan。日本媒體所公布的當紅話題人物排名中,Ebi Chan的名次甚至和小泉首相相當。
從支持者的回應看來,Ebi Chan已經與「幸福的形狀」劃上等號,只要是她穿過的衣服、拿過的包包、代言的產品,無一不在全日本造成搶購。原友里代表的是可愛、有氣質的大小姐風範,蕾絲、淺褐色用電棒燙過的頭髮、大而神秘的眼睛、洋溢幸福的笑容,都讓你想要和她談一場戀愛。
原友里和林志玲相似之處,不只在於兩人都是身材好的美女,還有更深的社會心理層次意涵。在「傳統女性意識」逐漸稀薄的台灣和日本社會,她們帶我們回到純真年代,找回溫和善良、可愛有禮的完美女性典範,所以在台灣林志玲熱不衰;而日本過度競爭而疲憊的時尚產業,則有甜美無害的Ebi Chan,靠著販賣「女人的幸福感」開啟潮流。
原友里今年二十六歲,出身於宮崎縣一個小康家庭。儘管二○○二年底才開始平面模特兒生涯,卻在二○○五年底靠著她所專屬的雜誌《Can Cam》,建立廣泛的知名度,如今她不但是《Can Cam》的當家名模,她的身影更每每出現在資生堂的廣告和多部日劇中。就連台北捷運車站,都可以看到她穿著比基尼的防曬乳廣告。
而一手打造原友里的雜誌《Can Cam》,對許多關注日本女性時尚的讀者可能不陌生,日本女大學生和年輕OL(辦公室女郎)都視《Can Cam》為時尚寶典。《Can Cam》創刊於一九八二年,取名為「I can campus」(在校園熱門的女生),目標讀者為十八到二十五歲的年輕女性。
日本女性時尚雜誌市場向來由《JJ》獨占鰲頭,《JJ》的風格是比較性感的、一○九辣妹風的(一○九是澀谷一家服飾百貨公司的名字,為日本新新人類流行服飾的大本營),而《Can Cam》則訴求有氣質小姐的可愛風。兩本雜誌都擅長以經營專屬模特兒建立雜誌風格,也都和時尚品牌建立夥伴關係,如《JJ》雜誌和Cecil Macbee(一○九風當紅女子品牌),以及日本當紅OL品牌如Indivi等新產品企劃,據說都有《Can Cam》記者著力的身影。
《Can Cam》發行量本來一直居於《JJ》之後,但在二○○一年總編輯大西就任後,《Can Cam》從三十二萬本一路成長到六十萬本,而《JJ》發行量卻從四十七萬本掉到今年的二十六萬本。加上即將新發刊的《姊姊Can Cam》(目標二十五到三十歲,已從大學畢業的舊《Can Cam》讀者),合併發行量已經成長到八十萬本,這個龐大出版量背後所隱含的,不只是近年甜美女孩風戰勝一○九辣妹風的流行趨勢,更為《Can Cam》主導商業市場的影響力,做了最好的「民意背書」。
很多日本女生是依照自己心愛的模特兒為範本購物,只要模特兒一穿,產品等於有了票房保證。「儘管我們事前做的市場調查告訴我們藍色洋裝會大賣,但如果Ebi Chan穿在身上的是白色,那藍色一定乏人問津,」長期和《Can Cam》雜誌合作的品牌「Pride glide」商品課長谷口,曾向日本媒體這樣表示。
《Can Cam》的秘密武器除了原友里,更有其他十位專屬模特兒,《Can Cam》把每個模特兒當成各別品牌經營,和不同的廠商建立合縱連橫的關係,綜合起來,「Can Cam」這個名詞就是一個超級品牌。
《Can Cam》開始主導新品牌的創立,結合設計師和記者所長,再把產品和模特兒結合,消費者透過認同模特兒,也認同新品牌。《Can Cam》更跨足出版界,經營商品郵購和網路電視台,利用綿密的商業網路和成功的粉絲俱樂部經營手法,全面進攻最敢消費的OL荷包。
日本經營名模經濟的手法實在令人佩服,不論Ebi Chan是否超越偶像的符號意義,也不論《Can Cam》是否達成大西總編輯「做個像巨人般的雜誌」經營目標,我卻已經開始研究原友里的流行秘密。嗯,如果把頭髮捲成這樣,也許我也可以像她一樣可愛……
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。
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
