Web 2.0新商機 網站設計與管理通包的MeWorks
Web 2.0新商機 網站設計與管理通包的MeWorks
2006.10.01 | 技能

二○○五年第一季成立的MeWorks,是一家本土Web 2.0公司。一群不到三十歲的年輕人,設計了一個.Net的平台,透過動態的HTML及Ajax語法,讓要做網站的客戶,可以自行上網進入MeWorks的平台,編排自己網站的版面、更新上面要呈現的資訊,並設計網路相簿造型、部落格,有需要的話,也可建立起自己的會員資料庫。
這個平台上的所有操作介面就跟使用微軟的Word一樣簡單,可以將圖片、動畫與文字用拖曳的方式移來移去,而不會受到任何限制,對個人用戶無疑是部落格最好的操作介面。
MeWorks的執行長是六年級後段班的陳衍翰,他表示,「MeWorks是It’s me that works的縮寫,主要是受到電影夢工廠這家公司的影響,夢工廠的英文是DreamWorks,就是夢想實現的地方,所以MeWorks,就是自我實現的地方。」

新企業網站每年超過兩百萬個

幫企業做網站是許多電機系、資工系學生,在暑假打發時間賺點零用金的選項之一,從利用Photoshop進行圖片、美工的設計,到HTML、Flash的程式撰寫,往往一個案子下來,要求高的,可能會花到三個月,費用也從六萬到十幾萬元不等。
當這些企業委託學生、SOHO族或是專門製作網站的公司做好網站後,往往還會需要雇聘一些人員來進行網站上的資訊更新,這類主機代管的業務常常必須外包給專門的公司,免得讓自己的網站被病毒或駭客所困擾。
通常最頂級的網站建置專案,牽扯到美工設計師、主機代管公司、程式工程師、公司本身以及更新網站資訊的人員。以台灣來說,每年約有十萬家中小企業登記成立,如果這些新成立的公司有一○%的建立網站需求,亦即每年台灣就會有一萬個這樣的流程在進行。把大中華區市場加進來的話,一年超過兩百萬個也不足為奇。

成立迄今營業額已逾三百萬

這樣看似簡單,對一般企業而言,成本也不算高的專案,卻被一群熱愛網路的新竹交大資工系學生,看到了商機。
「細想網站建置的專案中,有許多重複的地方,且彼此溝通協調曠日費時,如果把這些重複的地方透過軟體平台解決,並建立相關的溝通機制在平台內,將會大大地降低時間及金錢的成本。」陳衍翰根據這樣的邏輯,和同學們一起創建了MeWorks平台。
MeWorks草創初期,團隊成員大多都還在念書,是屬於不務正業的那種,沒辦法乖乖啃書,對網路的熱情讓這群人廢寢忘食地參與這場全球的盛宴。在Web 1.0時,部份的成員就已經架設過一個網站,叫做樂浪島,推出線上音樂錄製、個人線上KTV等服務。
「樂浪島網站在二○○二年推出後,累積了不少願意付費的使用者,可惜後來被唱片公司告,也想不出如何解套的方法,就停掉了,」陳衍翰如是說。但那次失敗的經驗以及累積的網站營運能力,讓他們這次推出MeWorks時,光是口耳相傳,就累積數萬名個人使用者,如果把企業用戶算進去,至今營業額已經到了台幣三百萬元左右,等同於當初成立時的種子基金。
MeWorks平台省去網站做完後,還要找一個專業的人來定期更新資訊的麻煩,因為任何一個人都可以自己在平台上做這樣的工作。同時企業也不必再跟網站設計師溝通哪些地方要放哪些資訊,哪些圖要怎麼擺,因為企業全部可以自己來調整。
MeWorks讓客戶擁有較高的自主性來配置自己的網站,同時也簡化了設計師製作網站的時間。以往設計師可能要從頭到尾把網站整個設計出來,包含美工、程式碼等,但利用MeWorks平台提供的現有模組,設計師只要做三、四個美工樣板,就可以套進去這個平台製作網站,一到兩個禮拜就能完成,設計師向客戶所收取的費用相對地降低許多。
「我們平均一個網站大概一個多月就能完成,費用也降到了大約兩萬元左右,品質足以媲美以往十幾萬元的一流作品,」陳衍翰說。
如果只單純地幫客戶做網站,會遇到一個問題,就是一家公司只會建置一次,也就是收完一次費用後,就要面臨找尋新客戶來維持收入的窘境,因此MeWorks在一開始提供網站架構服務時,就將主機代管業務整合進來。
「今天任何一個用戶透過我們的平台架構網站後,便必須將網站的主機交給我們代管,代管的費用是採取年費的方式,也就是如果每年有一百個用戶來我們這邊做網站,十年後我們代管的主機業務就會有一千個用戶,這些用戶如果要找別人代管,就要放棄在我們這個平台所架置的網站。」這樣的商業模式,讓MeWorks一直有固定且成長的收入。
在市場拓展上,MeWorks也漸漸發現了許多專家個人,像是SOHO族、設計師、攝影師、插畫家、教授、企管顧問或會計師等,會有架設個人網站的需求。例如攝影師希望在個人網站上放置自己的作品好接案子,教授希望透過一個網站與學生進行互動,企管顧問或會計師希望能有一個介紹自己學經歷的個人網站等。
陳衍翰說:「一般看到的部落格個人網站,是以大學生用戶為主,且版型的靈活度不足,專業度及設計感皆比不上我們整合專門的設計師所客製化的網站,這對我們來說是個利基的機會市場,且這些專家型的使用者都願意支付基本的費用。我們現在平均五十個個人用戶,就有一個願意付費,在用慣了免費的網路資源時代下,是相當高的。」
中國「部落格之父」方興東曾說:「如果哪家博客網站(博客在中國就是部落格的意思)現在要跳出來收費,就等於是自殺。」而MeWorks這套整合設計師客制化的部落格網站製作模式,卻在一開始起步時,就有收入進來了。

專家部落格與社群未來商機無限

陳衍翰樂觀地認為,藉著這些個人部落格的累積,可以逐漸發展成專家型的社群,像是設計師社群、會計師社群等,將整個平台漸漸變成一個部落格的匯集地。隨著企業用戶及個人用戶的增加,還可以導入一些電子商務、線上廣告的業務。
台灣在網路的第二個世代,最為人詬病的,就是創新模式的不足,很多網站大部份都只是將國外的資訊翻譯成中文,然後做幾乎一樣的事。MeWorks這群不到三十歲的創業家,是少數真的能利用Web 2.0的技術,加上自己的創新及熱情(團隊成員中,大學念超過五、六年的大有人在),發展出完全不同於其他人的網站營運模式。
儘管MeWorks的服務對象是長尾的那群使用者,一個案子單價不高,市場也不比搜尋引擎、拍賣網站等市場來的大,但當他們透過平台鎖住一個個專家部落格及企業網站時,誰能保證在他們這樣勇氣及創意的拓展下,這個台灣Web 2.0創業公司,不會變成未來網路世界的代表網站之一呢?


MeWorks創意網站DIY
www.meworks.net/
創立時間:2005第一季
執行長:陳衍翰

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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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