[數位觀點] Gogoro 到底聽懂市場要什麼了沒?
[數位觀點] Gogoro 到底聽懂市場要什麼了沒?
2015.10.21 | 行銷

剛泡好咖啡。對著電腦,路上無車無人,夜深無聲。沉默太久,傷害也太重,我想該是和大家清楚說幾句話的時候。這幾天,許多人還在問,為什麼網路上彷彿許多酸民,還在討厭 Gogoro,他們不是已經降價回應了嗎?我想我們不妨寫篇文章,來討論這件事情。

台灣新創公司 Gogoro 好不容易設計出一款確實外觀吸睛而且內容也實在的電動機車,比起現在市面上的電動機車,在產品面上來看,都吸引人許多。但是這台電動機車剛出來時定價貴得要死,12 萬的價錢讓人可以準備多花一些直接買一台普通的黃牌汽油機車上路,後來花了四個月(趕快)做了 Gogoro Lite 的便宜閹割款,卻還要 6 萬以上,加上零零總總辦到好的手續,這已經是一台入門款 125 cc 白牌汽油機車的價格了。

圖說明

雖然 Gogoro 的行銷副總彭明義提到他們已經從市場學到教訓,也試著平衡股東與消費者,希望市場給犯錯者一個機會。創辦人陸學森前幾天還在 TED x Taipei 上演講,提到 Gogoro 訂價失誤被罵,讓他睡不著一事。但我們看到 Gogoro 用極高昂成本、高傲對人、高調宣告產品上市、除了訂價不會但什麼都會的行銷手段在做事,我們不管你產能做不做得到、打算市場要怎麼前進。《數位時代》還是要問這個問題:

Gogoro ,你們到底聽懂台灣市場要什麼了沒?

首先,Gogoro 負責定價與銷售的同仁除了觀察到台灣移動市場上有幾乎全世界最密集的機車產業外,大概沒有認真考慮過一般機車族的感受吧!在開設計規格時,Gogoro 的確考慮了騎乘舒適性、加速穩定性、距離耐用度以及最重要的特點外觀美感等等,但在要設定定價,接近消費市場開始,Gogoro 似乎忘記一件最重要的事情,去感受一般消費市場真正的需求。

你到底要讓誰騎你的車?是現有一般的機車族?每年新進市場的大學生?還是原本少騎甚至不騎機車的族群?如果你們的目標是後者,那麼你的確在打精品市場,但你就不該宣稱這些智慧機車所帶來的環保效果。(因為新的產品培養出新的能源消耗,除了沒有增加都市排放量,還增加了可能的垃圾處理量,對於環保都沒有幫助)。如果你們的目標是前者,你才能強調你在做智慧城市交通,也才有資格領政府的補助,甚至取得政府的協助快速增加電池交換站,也才有更明確的理由讓政府開放,給你賺後頭電網儲存交換中繼站的無本生意。

放眼台灣的機車市場,重型牌照機車就超過 1000 萬輛,這從來就不是精品市場。就算你強調台灣基因,你的產品與價格配比與方案設計,還是讓台灣人挺不下去。

台灣的機車族要的是什麼?是外觀美感嗎?是騎乘舒適性嗎?抑或是機車 Door to Door 的方便?那無論是在都市大馬路所分到快速方便移動的一點路權,或在鄉下市場裡可以自在鑽營又可以大量載貨的優遊自得?

圖說明

多數台灣機車族要的:是一個維持成本不是很貴,在狹小空間裡好塞到一個不起眼、不會被偷、被劃傷、不怕雨淋,卻又可以大量運輸貨品的交通運具。如果可以選擇:

  1. 很貴,等於一台半或兩台 125 機車價錢,但很漂亮的一台 Gogoro 電動機車或
  1. 比 125 白牌便宜一些,但比較醜的一台 Gogoro電動機車

許多機車族寧願支持後者,因為這樣至少不必擔心新車太漂亮被刮傷,或是太明顯被偷的困擾。(你說智慧機車被偷也沒關係?可以追得回來?那你也太小看那些工業區、港區角落裡的汽、機車割肉場了。)

就算選擇電動機車,每個月要負擔的費用,從原本的油錢加上台灣極為發達滿街都是的機車行與正、副廠零件的 500/月,到 Gogoro 專用的電池交換加上許多可以替換的 Gogoro 正副廠件的 800-1000/月,我想都還會有比現在更多的網路聲音與消費者,會選擇支持台灣新創公司與更環保、減少都市污染的電動機車。若再加上政府補助電動機車的折扣優惠、更多的電池交換站點都應該可以更加吸引人們選用電動機車,尤其是 Gogoro 牌的。

從 2015 年金萱字體募資,最後募得接近2,500萬台幣的案例裡,我們看到了台灣市場針對特定專案裡所創造的募資總額,是有可能很容易突破世界紀錄的。但重點是你是不是設計了一個大家想要、已經等很久了、且多數人都可以負擔得起的價格,來吸引許多人用自己能夠負擔的方式,持續支持台灣原創的專案、商品或服務。

#但台灣政府更應該要跳下來用政策強力支持電動機車

台灣中央政府的環保署長期致力於降低都市內交通所帶來的空氣污染,針對機車的排放標準有近乎全球最嚴苛的法令限制,如今有無排放的電動機車進入市場,環保署理當是最支持此產品的部門之一。(當然還有電池回收的問題需要考慮)

因為機車排放標準的制訂與實施具有階段性,因此老機車遠比新機車需要符合的排放要求寬鬆些,因此如果可以配合特定的政府政策,回收高車齡的汽油機車,並直接給予高額折價,這樣所創造出來的市場份額可能都遠比與現有新機車市場爭奪市場份額的掙扎還高,也可能會讓更多廠商快速跳下電動機車市場。從公路總局的初步統計,我們就已經可以見到車齡滿 20 年以上、持有有效牌照的白牌重型機車超過 100 萬台,15 - 20 年的也有 150 萬台左右。

圖說明

但政府應該可以考慮得更多。過去汽油車加油,是不需要做任何資訊交換的。但電動機車需要透過電池交換,因此通常都需要一個資訊系統來輔助這樣的交換,其中因為交換所產生的資訊,變成政府可以透過廠商的電池站點得知更多資訊。這樣的資訊有助於車輛監理,也因為這些監理資訊政府會得到更多政策依據,也當然有助於公路治理或交通法規的調整,因此對於交通部旗下的許多業務,都有更即刻、更數據化的幫助,交通部當然也應該支持。

電動機車所產生的整套系統與生態系,將有助於智慧城市發展,有助於提高環境保護,增加政府治理等,理論上是很美好的產業。所以經濟部更應該主動支持這樣的產業發展,除了協助這個產業發展成長期間的稅收減免,甚至應該協助新進廠商與既有廠商間談判,及早建立共通的電池交換系統(廠商要政府幫忙合法賣電,要公營事業幫忙拓展自己的電池站,就不應該繞過法規用電池月租來規避這個問題,而應該請政府協助修法,並協助政府理解、建立整個完整的生態系統)與零件等交換規格標準,有利生態系的形成。政府也當然應該帶動這整個產業生態系出口到其他國家,在能夠符合他國法律的情況下,讓這個產業生態網推展到其他市場,並保護台灣的這些新創廠商(當然條件是,你股東該是台灣自然人或法人,且公司不可設立在避稅群島控股)才對。

關鍵字: #電動機車 #Gogoro
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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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