哪一個牌子最受到名模林志玲的青睞?不是路易威登(LV)、古馳(Gucci),也不是亞曼尼(Armani),而是來自西班牙的中價位品牌查拉(Zara),林志玲每次到新加坡和香港都一定不忘到查拉血拼。林志玲不是唯一的愛好者,英國時尚雜誌(Vogue)的副總編也表示,她的衣櫃裡有七○%是查拉的衣服。 (奢華,正在流行)一書指出,近來全球重要的消費行為明顯轉變,價位中等、有知名度、品牌形象良好、品質優、而且能凸顯使用者品味的商品或服務之「新奢侈品,愈來愈受到歡迎,查拉就是其中的代表。透過一套有效運作的供應鏈管理,當時尚雜誌還在報導當季最新服飾潮流時,查拉的櫥窗裡就開始展示那些潮流新款了。 「查拉成功抓住了女性想追求時尚,又要能兼顧荷包的微妙心理,」台灣著名設計雜誌(ppaper)創辦人包益民點出了其中的關鍵。 從漁村發跡的新時尚品牌 這樣的訴求定位的確相當成功,讓這個來自西班牙的服裝品牌,很快地在競爭激烈的女裝市場中異軍突起,在美國(商業週刊)(Business Week)的評選中,查拉今年首度進入全球品牌一百大之內,以三十七億三千萬美元的品牌價值,排名七十七。第一次入榜,不僅高於老牌牛仔褲公司李維(Levi's,排名九十六),更勝過像是愛馬士(Hermes,排名八十二)、普拉達(Prada,排名九十三)、亞曼尼(Armani,排名九十五)等高級時尚品牌。 查拉的總部位於西班牙北部一個名為拉科魯尼亞(La Coruna)的小漁村,創辦者是西班牙人阿曼奇歐.歐特加(Amancio Ortega)。歐特加從一九六三年就以織品原料製造發跡,供應歐洲許多廠商成衣原料,一九七五年因德國批發商突然取消訂單,歐特加只好以查拉為名,開始製造成衣產品,並在西班牙境內進行銷售。 速度和彈性媲美戴爾電腦 歐特加於一九八五年成立英地特斯織品集團(Inditex),整個集團自一九八八年開始國際化,從葡萄牙逐漸往紐約、巴黎擴店。二○○一年五月,集團公開上市後,以更驚人的速度擴展,店頭遍布歐、美、亞三洲,到今年七月底止,全球共有二千四百零四家分店,遍及五十七個國家。根據英地特斯集團九月份所發公布的半年報,集團二○○五年營業額已達二十八億歐元,較去年同期增加二○%;淨利為二.四六億歐元,較去年同期的一.九億歐元,增加二九%,而查拉為全集團最大的貢獻與領導品牌,占有超過六成的營業額。創始人歐特加更因查拉而成為西班牙首富,連年榮登(富比士)(Forbes)全球富豪名單中,今年他排名全球二十三,坐擁一百二十六億美元資產。 不同於一般人對服飾業的刻板印象,查拉因為擅於利用資訊新科技和網際網路,而被讚譽為時裝界的「戴爾電腦」。查拉每一家分店的經理都會以手持電子裝置,迅速將消費者的身分、喜好、最熱賣的產品、以及正在流行的趨勢等資訊,透過網路傳遞給總部。總部的三百多名設計師就將各分店彙整而來的資訊,加以評估和分析,並與公司現有的原料(或立即購買新的織品原料)相結合,設計出符合消費者需要的新款樣式。 織品原料經過工廠內部的剪裁、染色後,連同設計立即發包給附近成百的小縫製工廠。從縫製工廠收回來的時裝成品,經過品質檢驗、整燙之後,附上價格標籤,套上塑膠套,吊掛在衣架上直接出貨:二十四小時內供貨給歐洲大部分分店,四十八小時內供貨給美洲分店,七十二小時內供貨給日本。全球各分店收到新貨後,無須熨燙即可直接陳列在店內。 從收集資料、分析、設計、製造到成品出貨並出現在消費者眼前,查拉所有產品的開發流程會在十至十五天內完成(其他競爭對手推出新品通常需要九個月的時間)。美國紐約九一一事件發生後兩週內,查拉就以其靈活的彈性,適時推出悼念、悲傷系列的服飾而深獲好評。 查拉每週出貨兩次,甚至有些地方是出貨三次,打破一般時裝僅有秋冬或春夏兩種傳統時尚季的慣例,每年所設計出來的新產品高達一萬一千種,其他競爭者如美國的蓋普(GAP),一年僅能推出二至四千種,消費者只要每次去查拉,都會發現新的流行衣款。以倫敦的消費者為例,一年逛同一家店的次數平均只有四次,但平均每年到查拉卻有十七次之多。此外,查拉花了極大的心力在店面擺設和櫥窗設計,刻意讓店面呈現出有如進入高級精品店的感覺,讓購物的消費者有著尊榮的享受。 對於查拉能把速度、設計與價錢,控制得如此得當,路易.威登軒尼斯集團(LVMH)的時尚總監派特(Daniel Piette),就稱讚查拉「可能是全球最具創意也最具破壞力的零售店家」。 控制價量才能刺激買氣 「商品單價不高,量也不多,消費者就會忍不住出手買下,」今年六月甫上任的查拉執行長帕布羅.伊斯拉(Pablo Isla)指出,查拉不斷地努力調整自己,想盡方法預測消費者喜好,用高替換率的商品來引誘顧客持續到店,進而維繫消費者的品牌忠誠度。 西班牙商學院(IESE)教授紐宜諾(Jos?Luis Nueno)評論,消費者的品味多變且獨特,唯有彈性且快速的查拉能跟得上改變,「查拉的供應鏈管理,證明了便宜又快速的流行產品是可以非常時尚(trendy)且完美呈現的(well presented)。」 相較於一般成衣產業將生產移到工資低廉的國家,查拉大部分的成品均在西班牙完成,並且迅速地每週以卡車或航空運輸,將最新商品送達歐洲各國、紐約或東京。和同行相比,查拉的成本始終比對手高出許多,但前執行長卡斯德加諾(Jose Maria Castellano)接受(Business2.0)訪問時表示,「追求世界級速度的好處是,一方面可以抵銷平均比對手多出一五%以上的生產成本,另一方面則讓查拉沒有存貨成本,這就是我們淨利始終維持一○%,居業界之冠的秘訣。」查拉因為具備面對顧客品味轉移時的快速反應能力,速度與彈性所帶來的效率與獲利,遠大於外包給低成本製造商所節省的金額。 靠口碑與不打折吸引顧客 不同於一般的品牌經營,查拉每年僅編列營業額的○.三%來做廣告(一般時尚品牌均為三至四%),靠的是年輕顧客群的口耳相傳、網路上流行時裝版的留言推薦、討論與傳播。查拉也堅持不打折扣戰,不受歡迎的服飾,在一星期之內就會下架,因為製量少,公司損失並不大,相較同等級的流行品牌蓋普,總是庫存了超過三個月的量,因此每當蓋普猜錯顧客的喜好,所有店面裡就會充斥著打折品。 「一手掌控工廠,另一手要接觸顧客」(You need to have five fingers touching the factory and five fingers touching the customer),是創始者阿曼奇歐.歐特加的經營哲學。查拉之所以能締造服裝界每平方公尺最高營業額的佳績,正如美國(商業週刊)所言,「成本不是焦點,在對的時間給顧客對的產品才能成功。」為了能夠攫取消費者荷包,不管是哪種產業,加快推出產品的速度再加上切中人心的訴求,都將是打造成功品牌的必要條件。
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
