[傅盛] 我對紫牛的理解(下)
[傅盛] 我對紫牛的理解(下)
2014.12.27 | 行銷

我記得我第一次去美國的時候,在矽谷時,我記得看了一部片子,叫《大國崛起》,裡面講日本組織的一個考察團在全世界進行一年的考察,當時明治維新政府用全年政府預算3% 完成了這次考察。震驚,陶醉,最後決定全力以赴改變,全盤西化,我去美國時覺得沒有道理,人家空氣那麼好,吃的那麼乾淨,每天四點開始跑步。以前說中國人窮,房價被中國人抬起來的,但是最好的創新來自於他們。順著這個思路我想了很久很久,最重要一點是美國人崇尚Think Different 。在社會環境裡,大家這樣鼓勵跟你不一樣的思考。

在整個競爭態勢中,大家認為這是生存的基本法則,不是他們不會學習,而是因為他們認為在變化多端的時代,只有你找到新的機會,你才可能突然一下拔地而起,簡單的依靠模仿,我覺得美國已經過了生產過剩的時代。他們在 Think different 比我們想的點深入的多,在人力投入等各方面比我們小的多的情況下作出了更多的創新,衍生出了更好的生態,僅僅的模仿是沒有道理的。

在這個時代,一定要讓你的產品變得更與眾不同,讓人看一眼就能記住。還有一點,如果你要做一頭紫牛,其實意味著你在很多方面甚至是有缺陷的。因為當你尋找一個different 的道路時,在全面性上一定比不過以前的領先者,但這不重要,如果有 12345,你可以不用 243 ,把第一點做好也許把人家所有 12345 全部擊垮。在這個時代,用一個獨特性產品佔領用戶的心智,讓用戶看一眼就會產生印象,甚至記住,你就完成了最重要的一步。紫牛產品本身會引爆流行,當你把所有精力都放產品本身上,作出different,產品本身就是最好的引爆點。

哪些產品是紫牛產品?

我前陣子買了一輛特斯拉(Tesla),讓所有員工試駕,給我的最大感受是它是一輛完全不一樣的車,天窗不是按鈕,螢幕上有一個條,拉多少天窗開多少,螢幕上有五個座椅,全部可視化。開到北京三環上,一堆汽油車圍在我周邊,感覺像穿著西服的人走進原始森林,一群原始人在那燒烤,這不是一輛車,是一個新時代。踩下電門電流巨大的推力感,感覺正在開創一個新的時代。那天限行,電動車也限行,我的司機開寶馬(BMW)到機場接我,我說你開完特斯拉再開寶馬什麼感覺?他說感覺開寶馬踩油門時不動,電力車一踩,順著電門往上跑。雖然我知道三環上只有這一輛車,但是它來自一個新的時代,這個新時代使得到處可以看到,在會議上免費做宣傳,這就是一個與眾不同的產品引發的流行。當我們想怎麼去店面導流、怎麼在營銷上做更多工作時,也許產品的紫牛化才是可行的。

還有一個遊戲,叫自虐小鳥(Flappy Birds)。貓都可以玩,只要碰一下就可以玩,不涉及到左右,不涉及到上下,簡單到無法再簡單,這種簡單的獨特性卻變成了主流。第三, Yo !它有足夠的獨特性。

第四,我們有一款產品叫 Clean Master 。前面那三個怎麼做的我不知道,但這個產品我很清楚。稍微厚顏無恥一點,我覺得這也是有情懷和有紫牛特質的產品。

獵豹是一家既有很長歷史也是很短時間的公司,這家公司在過去三年多時間裡,承受著各種非議和嘲笑。其實,這種嘲笑對我們是最好的保護,正好可以花足夠多的時間思考一個different 策略。即便那個產品跟我有千絲萬縷不可分割的關係,我也沒有能力在一個用戶腦海裡已經對它有印象的領域重新進行再次顛覆。

我是很普通的人,也不是神。所以,我們當時選擇了產品邊緣產品,當時內部總結叫三個邊緣化:

第一個邊緣化,全力投入移動

一年多以前, PC 還是很大份額的時候,我們全力移動,不是小組嘗試移動,把公司最精幹的人投入到移動產品之中。當時 PC 收入佔 95% ,今天公司有超過 1500 人,大概 1200 人在做移動,一年前大概 600 人,那時候 400 人做 PC ,從 PC 中抽出不少人支持移動項目。

第二個邊緣化,泛安全的邊緣化

我們沒有直接切入安全,我相信 3Q 大戰以後各大巨頭跟打雞血一樣,全部進入安全領域,管它怎麼樣,來一下再說,由於巨頭的不安全感和某個公司不斷的無底線的攻擊,我們當時想如果在安全上硬拼,除了充當先烈,可能找不出更好的機會,所以,我們當時選擇清理,看上去很小的這個點,但是在每個Android手機都有記憶體(RAM)佔用很高的問題,當時叫泛安全化。

第三個是國際化

大家都在做中國市場進攻時,我們發現在國際上,很多小的個人團隊能夠獲得巨大的下載量。像Flappy Birds,發現所有開發廠商全部是個人的,山中無老虎,猴子稱霸王。有一個小文章說到,我打不過泰森,那我就到農村打,在那裡成立一個拳擊館,我還可以當老師,等把農村佔據了,回過頭帶著徒子徒孫在人海戰術打泰森,我們基本就是這個策略。當然,美國不是農村,但是美國跟大農村差不多。後來,我們發現這是一個巨大的機會,國際化是一個巨大的機會。

說到Clean Master,我們花費了很多心血。我們對這款產品的介面做了精心的設計。介面的背景顏色會根據垃圾多少進行變色,小於 50 兆是綠色,超過 500 兆變成紅色,從綠到紅是一個漸變。而且掃描垃圾時,色彩和數字也會一起跳躍。介面下面有一列條目,表示被清理掉的動畫感,當點擊回去時,整個頁像書本一樣翻過來。

在這些介面的細節上,我們幾乎投入了公司所有力量,投入了超過 200 名研發人員。我們單次清理垃圾大小,從2013年年初 150 兆擴大到2013年年底的 300 兆,長了一倍;單次清理時間也從 20 秒下降到 10 秒。Google Play 上有超過 1000 萬個用戶評分。要知道,Google Play 上的評分,每個手機只能評一次,在這樣的評分原則下,我們的評分是 4.7分, Facebook 也才 4.4。Clean Master是過百萬評價的產品中用戶評分最高的。

上市路演時我告訴投資人,在一千萬評分的用戶裡,只要有人打 1 分,不管對方用西班牙語、阿拉伯語,還是英語,我們都會用相應的語言一一回覆,並且詢問問題是什麼。有人不相信,到 Google Play 上去投了 1 分,他說傅盛說投 1 分就會有人回覆, 15 分鐘後就被我們的同事發現了,並讓我看截圖。因為我們要得到 4.7 分的平均分,意味著每有一個 1 分投票,必須有 15 個 5 分投票去抵消,才能拉到平均分 4.7 分。你們知道,我們多麼重視 1 星嗎?可能我們不會知道印度甚至爪哇,一台手機是什麼狀態,但我們知道,我們是幫助用戶加速的,絕對不能讓用戶的手機速度慢了。

如果你能找到真正做好紫牛產品的特質,再找到大風口,你有可能被吹起來。在2014年7月份App Annie排名上,我們在全球下載總排行上排第二名,前面只有Facebook 。我們這種勢能其實只是由3 、4 個App 帶動的,而不是由幾千個App產生的下載量,集中效應非常明顯。

一年前,可能全球前一百都排不上。但過去一年中,獵豹移動盡了自己最大的努力,雖然與特斯拉這種改變一個時代的產品還不能比,和很多讓大家覺得高大上的產品還不能比,它只是一把小小的刷子,但今天這個刷子 正在我們夢想的指導下想辦法刷遍全球。我們也爭取利用這把刷子,在一個看上去很小的點上做出有全球領先和獨一無二的特質,用美國人的 Think Different ,在一個點上的全力以赴做出差異化,完成對用戶腦海的佔領。我們希望用戶一提起清理想到的就是 Clean Master ,只要能夠做到這點,我相信,在這個時代,我們就有機會真正的不斷成長起來,變成一隻獨一無二的在風口上的紫牛。

這個時代給我們最大的機遇是什麼?你只需要做好一件事,你就有可能改變全世界。所有過去工業化體系的思考、緯度的思考、佈局的思考,都抵不住一個獨一無二、與眾不同的點。

註:2014年7月傅盛在《商業價值》跨界論壇上發表了《做風口上的紫牛》的主題演講,本文為演講實錄下篇。上篇請見此。

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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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