近幾年隨著台灣百貨公司數量的增加,各家百貨都拚命找出差異化競爭的優勢。九月底,新光三越百貨籌備了二年、耗資三十多億打造的信義新天地A4館正式開幕,執行副總吳昕陽表示,要針對這個區域的消費者做區隔化,A4館的加入,不但要與其他百貨競爭,也要和自己競爭。 十年前衣蝶首創 女性專門大店集客力強 台北市的信義計畫區每到週末假日,一天就有超過二十五萬人在此商圈活動。新光三越老早就在此布陣,在信義區就有A8、A9、A11和A4等四館,四間百貨的總營業面積高達四.六萬坪,去年A8、A9和A11三館,除稅總營業額為一百二十五億,今年加入新生力軍 A4,預計四館營業額目標為一百五十億,冀望能首次超越台中店A4館開幕當日更創下高達四千二百萬以上的業績。這是新光三越百貨首次嘗試以「女性」做為區隔市場的分眾館,引起百貨業界各方的高度關注。 十年前,衣蝶百貨領先其他競爭對手,推出台灣第一家鎖定女性的百貨專門店,以帥氣的門房和大面穿衣鏡、清爽的洗手間,在女性消費族群中建立起好口碑。衣蝶百貨協理柯愫吟指出,十年前這是很大膽的嘗試,但十年後來看,這策略是正確的,因為這十年來有不少業者都在模仿衣蝶的經營模式。「衣蝶百貨有對應到顧客的需求,」吳昕陽表示,衣蝶百貨進步發展得很快。原本新光三越規劃A4館為居家館或是居家結合食品大店,但經市調與問卷訪談後,發現信義新天地的主要客群是以二十至四十五歲的女性為主,約占了七成,因而決定首度嘗試女性分眾市場,於今年四月底,A4定位為女性專門大店,目標客群瞄準為二十至四十歲的都會粉領上班族,並以「醫學美容、健康、輕食和平價」等做為賣場規劃。 打著女性大店的旗號,A4館在招商上的確花了不少苦心,「賣場規劃和其他店差不多,但商品深度增加許多,」吳昕陽表示,A4館的廠商中有一百三十六家是首次進駐信義計畫區,而另有八十個品牌是首次進入新光三越,交出擁有五二%新品牌的商品組合,像是Tod's、Balenciaga都是問卷調查中女性顧客希望有的品牌,試賣六天,光是機車包就賣了四十個。牛仔專區也引進美國當紅的七家牛仔品牌。 用空間討好女性 千萬打造內衣試衣間 除了在招商方面竭盡所能地滿足女性,在賣場空間規劃上也盡力討好女性歡心,A4總營業坪數約九千三百一十五坪,裝潢全以白色為基調,光線明亮,呈現出空間寬敞之感。另外,一進門的化妝品一級戰區,特別在專櫃上放置沙發,將顧客諮詢區變大,著重與女性顧客的互動;在女鞋區,更打破以往慣例在地面鋪上地毯;四樓的內睡衣區,也花了上千萬規劃明亮豪華的內衣試衣間,試衣間旁並設有補妝區提供專櫃級的保養品供試用,全都為女性量身訂作,完整呈現女性大店的概念。 分眾市場決勝負 抓住主顧客創造高營收 過去台灣百貨賣場都喜歡比大,不論是京華城、美麗華百樂園購物中心,或明年即將開幕的高雄夢時代廣場,事實上,百貨賣場的大小並無法與業績高低劃上等號,由於消費者生活型態與所得結構等的不同,大眾市場已走入歷史,取而代之的是分眾市場,甚至是小眾市場。 「分眾很重要,不能一直開,」吳昕陽表示,新光三越這三年來每年都有展新店,但明年將不會有任何展店計畫。「二○○六年是新光三越的「整理年」吳昕陽表示,台灣整體百貨業年營額成長約四%至五%,市場並未呈現大幅度地成長,所以新光三越明年台灣的重心將放在改裝,像是南西店、站前店、信義A11、A8,都會依客層來做區隔,「既然有女性館,為何不可能有男性大店呢?」吳昕陽表示,百貨公司的思考角度應要打開心胸,並不停地問為什麼,才能創新,今年新光三越訂下六百億營業目標,預計明年可成長十%。 年底即將開幕的誠品商場,將會促使信義計畫區成為全台最具代表性的商圈,「新光三越要做到每個地區的第一品牌,」吳昕陽表示。由此看來,若要在競爭激烈的商圈占一席之地,一定要抓住分眾市場、客層定位清楚,並充分滿足消費者需求,就能帶進新客層,並創造高營收。
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
