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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