iCHEF攜手森邦集團、服務科學專家,切入餐廳資料大數據分析
iCHEF攜手森邦集團、服務科學專家,切入餐廳資料大數據分析
2016.05.27 | 創業

想像餐廳有一個「奶茶預測系統」,可以建議你在什麼時候、什麼樣的客人組合,奶茶會賣得最好!這不再是夢想。智慧POS新創iCHEF,跟擁有拉亞漢堡品牌的森邦集團、清大服務科學研究所及微軟Azure攜手合作,切入餐廳資料大數據分析。

iCHEF從2月開始與10家森邦集團旗下新品牌「堤諾比薩Tino's Pizza Café」直營門市合作,預計7月會對外分享大數據導入成果,最終希望把大數據科技普及至上千家中小型餐廳,將餐廳顧客的用餐行為「潛規則」,全部雲端自動化,讓小餐廳也可以很容易了解消費者的消費模式,進而設計出最適合消費者用餐習慣的菜單。

iCHEF共同創辦人暨行銷長程開佑指出,目前只有大公司有能力做大數據分析,是時代讓小餐廳也擁有大數據分析的能力了。然而,大數據分析除了有餐廳資料之外,更需要深入研究餐廳產業的知識和消費者行為,才能分析出最有洞察力的結果。

iCHEF投入研發經費到清大服務科學研究所中,由森邦集團的堤諾比薩授權餐廳資料,大數據專家也會到場實地研究消費者行為,再運用微軟的大數據分析平台做分析,洞察發現將無償提供給堤諾比薩的加盟主,創造四贏結果。

iCHEF
(圖說:iCHEF與森邦集團、清大服務科學研究所、微軟Azure合作開發餐廳大數據。圖片來源:郭芝榕攝影。)

森邦集團旗下有600多家門市,為什麼從堤諾比蕯先開始?

森邦集團總經理特助徐沛源說,「如果現在不做,以後就會有其他人做!」從堤諾比蕯開始,因為它是兩年的新品牌,已經擴張到中國、東南亞市場,型態也很適合桌邊點餐,希望可以提升加盟主的科技力。6月前會開4家以上,下半年再開4至5家加盟店,現有的加盟店再轉換成新的系統,預計年底前會有15至20家門市導入這個大數據專案計畫,並在接下來兩年內積極拓展東協與東亞市場。

##大數據不是很多資料,而是豐富的資料

台灣微軟雲端事業開發副總經理周旺墩說,以前在決定電腦規則時是寫程式,但是資料本身有相關性,一定比例下它就會發生什麼。**市場最有興趣的是預測,什麼事情即將發生?**例如天氣改變,備料就要改變。有了歷史資料就可以預測並產生模型,可以自動調整模型的參數和關連時,就可以發現未來,得到趨近行為的結果,可以應用在很多地方。

周旺墩指出,過去連鎖大公司才能做大的運算,知道什麼客群的貢獻最高,但不是每家餐飲業都可以做得到。分析客單價時可能會發現有趣的現象,例如只要有人點麻辣類的產品,客單價會提高。數據可以把資料和經驗轉成每個人都可得到的經驗,找出標準化的服務,並做出客戶喜歡的東西。

清華大學服務科技與管理中心主任徐茉莉(Galit Shmueli)說,「大數據在全世界都是個流行語,台灣對大數據的認知還在很早期的階段,重是要真的創造出資料的價值,我們會先從問問題開始,才知道商業機會在哪裡。」

她進一步指出,建立專業領域的大數據分析模型並不容易,會先導入餐廳資料、交易資料、政府開放資料中的天氣、旅客、旅遊地點、捷運交通資訊等等,透過機器學習演算法慢慢探索和修正,才能找出有用的關聯性。「如果我們發現餐廳賣出很多咖啡,跟它開門的時間有關的話,就可以建議其他餐廳。」

清大服務科學研究所助理教授雷松亞(Soumya Ray)指出,「大數據不是很多資料,它是很豐富的資料。包括我們週日要賣多少?這跟下雨、冷、很多韓國旅客可能都有關係。」假設一家餐廳一天來客數是150到200人,一個月約3000筆資料,3個月有1萬筆交易,就大約會有4萬筆的資料點。這是累積起來的微小資料,這跟每個行為動作有關,這一秒他坐在這裡,用這個信用卡付費都有很多關連。

清大研究團隊將用服務科學和大數據分析技術,找出「飢餓前菜現象」,例如在上完前菜後半小時拿到主餐的客人,比起10至20分鐘拿到主餐的客人,增加60%追加甜點的機率。如果真的研究出關聯性,就可以在POS App中自動提示服務生,要在什麼時間點上菜,可以提高餐廳的營收。

##建立台灣大數據生態體系

對iCHEF來說,這筆投資也是值得的,可以擴張新的商業模式。**把從堤諾比薩發現的「潛規則公式」放在iCHEF POS平台上訓練,開發出多種新功能,提供給使用iCHEF POS App的餐廳付費使用。**這一方面可以幫助iCHEF的B2B軟體服務更加平台化,更能把這個模式擴張至東南亞及日本等海外市場。5月中也剛拿到科技部補助166萬元研究經費,將全數投入清大服務科學研究。

程開佑說,「iCHEF先拋磗引玉,希望讓台灣變成全世界大數據的研發中心!」台灣服務業很大,但是大部分都是小事業,沒有能力使用大數據、分析資料等科技。如果沒人投入經費做研究的話,也發展不出新的商業模式,隨著更多人投入及投資大數據研究,研究單位也培力一群資料科學和服務科學的人才,創造新的事業,然後得到投資,有了正向循環,才能建立新的大數據生態體系。

延伸閱讀:[專訪] iCHEF要做餐廳的Costco,食材購買商機年底上看3億

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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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