粉絲頁經營,撞牆期到了嗎?另一種思維:分眾經營
粉絲頁經營,撞牆期到了嗎?另一種思維:分眾經營
2014.11.20 | 行銷

朋友在社團中發問,剛好過去曾有學生問過,藉此聊聊「粉絲專頁分眾經營的細分意義。」

以目前粉絲專頁的發展(涵蓋FB的管理政策)來看,數大並不是美。換言之,原本分母因為過大,導致內容觸擊目標對象時容易潰散。此潰散之意在於一個內容、一段資訊、一張圖片,通常代表著某個意義,而接受到的人是不是對該意義有著與發文者同樣的解讀,我們常會說因人而異,可粉絲專頁是基於某種興趣關聯起來後,粉絲才會加入,所以,這則發文應該要可以引起粉絲的興趣與注意。

但事實上,粉絲數大到一種程度時,裡面人群組的組成對於好惡之間是不是因為每則資訊都那麼統一,這我持相當保留跟遲疑的態度。好比說一個100萬粉絲VS1萬粉絲,一則資訊出來,100萬裡要產生相對程度的支持比上1萬的粉絲要困難得不少。另外一點,一則資訊出去,不代表100萬的粉絲數就會全部接受到資訊,此時,如果很不巧的資訊落點全分布在那些對資訊沒興趣的人身上,那這則貼文又有可能被判定為「無意義發文」,比起1萬人遇到這問題,100萬人要來得大上不少。

因為無法討好每一個人,所以將每一個人分成個別群體來看。

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也就是說當你一對一溝通發現對該人有效,那問題就回到:「怎麼找到第二個、第三個、第四個,直到你發現找到一個程度時,你會發現溝通不再像當初那麼有效,也就是溝通成效遇到天花板,因為你很難找到如此多相似觀點、相似看法、相似想像的人。」然後,從中會歸納整理出一個族群,不是太大,但管理起來、溝通起來、討論起來相對有效的族群,而這就是分眾經營的目的。用我們平常生活的情境來比喻,也就是你跟一群很好的死黨講話要來得有效,應該會比起跟一大群在街頭陌生的路人要來得有效。

我常在課堂上問個問題「兩個粉絲頁,一個粉絲頁100人,但每個人的影響力高達1000,跟一個10000人的粉絲頁,每個人的影響力只有10,就【經營】兩個字來說,哪一種的相對成效會比較好,換言之,那一種的溝通效益與成本會比較符合期待?」我的經驗是前者,因為人少好溝通,一對一都可以慢慢談,但人多到一種程度之後,好比像是我現在5000位朋友,真正認識的根本不到5%的人,而也只有這5%的人與我互動較深,其他95%的人幾乎鮮少互動,更遑論13000多個追蹤,能有的互動透過每天觀察貼文,從數十到數百,應該不難發現其差距。

再舉個例子,一位身邊的朋友,朋友數是我十分之一,但是他所產生的社交反應與回饋卻與我相當。我一則貼文上百個讚,他不到500個朋友,貼文也是上百個讚,在擴散兩字之下,我跟他從數字來看一樣,可是他要去深度經營這500位朋友卻可能比我現在從5000人中去找要來的快得多。所以,試想如果你的粉絲專頁加入的人都是這位500位朋友卻能達到相對好擴散效益的粉絲時,而這樣粉絲卻有數百位、數千位,那結果肯定好過粉絲專頁加入了一堆粉絲本身擴散效益就很差的人。

因為,那不會產生等比級數堆砌的效益。

所以分眾深度經營是有其必要與意義,至少讓自己知道一個平台的溝通價值觀鎖定在一個主軸上,而非過多主軸統一發散的在一個平台裡。好比巴哈姆特討論區好了,如果不區隔不同的主題版出來,所有的討論全在一個版上,那這個版只能靠搜尋去找資料,每天爆量的資訊還能用嗎?因此,我們會看到討論區分出很多不同的版,而這些版又各自有各自的支持者,每個不同的版則各別代表著不同主題、不同議題、不同興趣、不同看法。

這就是分眾溝通的表面意義,溝通要有效果,要分著跟不同人講,不是所有人全講同一套話,那就會造成能買單的人買,不買單的人走,而這些買單與不買單又會帶來相對從眾效應。有加入、有離開,要是很不幸的每次發言都因為觸擊到那些具有影響力的意見領袖反對、反抗,進而離開社群,其社群的凝聚價值也會隨著離開的人因社群意見領袖的消失而變少,社群的力量自然就會慢慢潰散。但,如果能吸引到意見領袖的跟隨,而一旁跟隨著意見領袖的人們,自然也會凝聚起來,產生聚眾效應,將社群力量匯聚起來,以傳達更強烈的訴求。

本文由作者織田紀香授權轉載

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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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