Whoscall推三大新功能,布局商業模式有望?
Whoscall推三大新功能,布局商業模式有望?
2015.12.16 | 創業

成立四年的Whoscall,在被LINE的母公司韓國Naver收購之後,已經兩年時間,找到獲利模式勢必是接下來最大的成長壓力。Whoscall發展腳步快速,擁有全球超過7億筆龐大資料庫,每日平均查詢量破3千萬通,全球下載量已突破3千萬,其中台灣的下載量約占四分之一。從今年發展的方向來看,Whoscall不僅迅速擴展國際市場,突破iOS的技術限制,準備拓展iOS用戶,也開始嘗試商業化的各種可能性。

##使用者成長關鍵方向:iOS使用者、海外市場拓展
Whoscall執行長郭建甫再三強調,「現在並不考慮任何獲利模式,先以擴張使用者數量為第一優先目標。」他說,過去三年多,Whoscall的下載量以每八個月翻倍成長的速度擴張。他並未透露未來一年的下載量目標,但推測Whoscall若是以同樣的速度發展,2016年年底大約至少要成長到約6千萬的規模,壓力不小。

12月7日針對iOS用戶推出閃電辨識包服務,精選2千筆號碼,包括熱門服務、商家號碼、客服專線、電話推銷與騷擾號碼等,用離線資料庫比對的方式,協助使用者判斷來電。此舉繞過iOS平台對App嚴格的技術限制,才終於讓iOS用戶可以使用這個功能,是可以讓Whoscall使用者再繼續成長的方向之一。

讓使用者成長的方向之二是持續拓展海外市場,Whoscall已進入香港、南韓、巴西、泰國等市場,預計2016年會把服務推展到東南亞,至少會有兩個國家,還在市場調查中,不過之前有說過會同時拓展泰國、馬來西亞、印尼等市場。為了拓展更廣大的海外市場,Whoscall從今年初就把名字從LINE Whoscall改成Whoscall,主要原因為有些擴展的國家可能不一定熟悉LINE。

Gogolook  
(圖說:Gogolook推出三大新功能,希望拓展更多使用者。圖片來源:Whoscall。)

##摸索商業模式

**是不是考慮發展O2O和商業模式?**郭建甫指出,Whoscall從第一天在處理電話問題時,就發現自己是很棒的O2O介面,但是,如果太早思考O2O和商業模式的話,會失去用戶的信任。

郭建甫說,目前已經在測試一些商業計畫,每天都在做不同的商業測試,嘗試商業模式的各種可能性,用A/B測試的方式去驗證。至於到什麼程度會推出商業模式還有具體的時程,他語帶保留,仍不確定。

Whoscall自從上次發出一組大數據數字分析波多野結衣悠遊卡預購的通話行為之後,行事十分低調,原本要舉辦的記者會也延後到現在才舉辦。郭建甫指出,當時壓力很大,也虛心檢討讓使用者條款更加清楚,以透明化為原則。

但我認為Whoscall不需要對是否商業化持保留態度,一個企業要可長可久,勢必得摸索出商業模式,也是Whoscall無法迴避的問題,否則無法對股東交代,也沒辦法讓使用者長久使用服務。

事實上,2015年可算是Whoscall開始嘗試摸索商業化的一年。從推出的服務來看Whoscall可能發展的商業模式,不外乎大數據分析和廣告。

從上次用大數據來分析波多野結衣之後,展現Whoscall電話資料庫的強大及大數據的分析能力,也預示了更多的可能性。現在在每次通話結束後,Whoscall會秀出橫幅廣告,由行動廣告聯播網推播廣告,App展示廣告還有什麼可能性,也會是未來可以發展的方向。

Whoscall今天新推出三大功能,包括可以讓用戶展現個人資訊的「行動名片ShowCard秀卡」,可找尋附近熱門食衣住行電話的「行動查號台」,還有讓微型賣家和好店家容易被看到「精選店家」。這三大功能的服務先在台灣測試,行動名片是全球都有的功能,行動查號台、精選店家則是台灣特有的服務。

Gogolook
(圖說:Gogolook策展推出推薦店家功能,可以是未來發展商業化廣告的方向之一。圖片來源:Whoscall。)

這三大功能讓Whoscall從過濾騷擾、詐騙來電辨識,轉型至通話管家,郭建甫說,未來的目標要做台灣最大的生活電話簿,甚至跟全球使用者共同建立全球社群電話簿及黃頁。行動查號台和精選店家發展的路線和LINE@生活圈有異曲同工之妙,在網羅了生活相關資訊之後,其後所衍生的廣告商業行為,絕對是水到渠成。

差別是個人工作者可以有更多的行銷機會,郭建甫說,根據內政部資料,全台自由工作者有130萬,他希望這130萬人可以全部都上來登記。他們從資料庫發現,很多人用手機做生意,但個人工作者往往很難在Google Maps裡設立店家和商店,行動名片是一個容易被看見的工具。

不過,郭建甫說明:「我們會讓好的服務會被看見,而不只是很有錢的服務被看見。」行動名片和推薦店家都是免費服務,Whoscall會根據推銷/廣告的指數很低、提供資訊的豐富程度、有很多人收藏等真實的數據,設計呈現資訊的演算法,目前演算法還在調整測試中。

Whoscall有50位員工,海外推廣則有10幾位,明年也持續徵才中,沒有設定招募的目標。

延伸閱讀:LINE whoscall發展東南亞市場,拚年底3000萬用戶

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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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