虧更多才能募更多?商店街拚下一輪增資,補貼再加碼
虧更多才能募更多?商店街拚下一輪增資,補貼再加碼

PChome集團旗下網路開店平台商店街大打補貼戰,導致上半年本業虧損就超過一億元,但顯然這樣燒錢的速度還未能符合他們的預期,進入下半年之後,不僅運費補貼持續,也開始在網路、捷運車廂、平面報章雜誌加碼廣告投放,4日更推出成交再送20元購物金的新行銷方案。而這連串動作背後,或許與他們預計在今年啟動的第二波增資有關。

PChome集團董事長詹宏志先前曾表示:「做平台就是要搶最大、最黏著的位置,在沒完成之前,你會持續這個東西,這樣的工作需要資源,正是上市公司最大的好處,不然上市要幹嘛?」他說:「這是商店街最大的好處。」

收入追不上支出,商店街計畫第二輪增資

實際上,為了與蝦皮購物一決勝負,商店街已經在今年上半年啟動2.87億元的現金增資,而該輪增資最終主要是由PChome集團旗下的露天拍賣認列。只是若就商店街公布8月的月化訂單量為200萬筆來看,這筆資金顯然還不足以幫他們打趴月訂單量已突破800萬筆的蝦皮購物。而就商店街的公開說明書來看,他們手中的現金也稱不上充裕,但燒錢速度卻在加快,如果要繼續打這場仗,勢必得再募一筆錢。

商店街現金收支預測表.png
商店街現金收支預測表
圖/ 截自商店街公開說明書

有趣的是,要想得到更多銀彈支援的方法,恐怕就是把虧損擴得更大。因為商店街現在對投資人說的是一個「燒錢換市占,最終就能稱王」的故事。在這個故事裡,虧得愈多,代表市占率愈高,虧損二字不具負面意義。而一旦投資人買單這個說法,將股價墊高,那麼商店街下一輪增資的定價就可以更高,募得的資金也會更大,讓他們可以再燒更多錢。如果從這個角度來看,就不難理解商店街為何對虧損視若無睹,反而還想方設法要虧更多。

不過這個故事最終還是要面對一個問題:「燒錢換市占」能否成立?

虧損與市占真能同步增長?

當然,過去露天拍賣成功過一次,但時移事易,環境不同、對手也不同,同樣的招數未必能有相同結果。實際上,過去這段時間以來,商店街大多都是以「成交量增長的倍數」來證明補貼成果,既沒有提供倍數的基期,也沒有絕對金額,是直到近期才揭露「月化交易量200萬筆」的數字。只是在沒有交易額可供參考,而且什麼費用都不收取的情況下,從商店街財務報表除了看到支出暴增、虧損擴大,實在很難知道「補貼」到底帶給商店街什麼?而市占率是不是真的跟著交易量同步成長,同樣也是問號。

舉例來說,假設原本的交易量是10次,因為補貼手法將交易量擴大到100次,乍看之下很成功,但如果這100次交易當中,有50次是因為平台上既有的10名用戶受到沒有門檻的運費補貼,以及為了多拿幾支免費冰淇淋、多拿幾筆購物金的誘因下,將原本一張訂單拆成5張,那就意味著這10倍交易量成長,不等於10倍用戶數增加,同時也代表10倍交易量成長對交易額的帶動效果可能還不到5倍,創造的虧損卻不只10倍。

商店街個人賣場 超商取件成功再送20元購物金 超過千萬購物金免費送.JPG
商店街除了延長免運活動,又再推出贈送購物金的優惠
圖/ 商店街

補貼之外,還有什麼應戰策略?

當然,市場上會採取這種手法的消費者或許有限,但從目前商店街願意對外公開的資訊來說,確實很難判斷出所謂「增長」,其中的水分有多少。再者,更重要的或許還是在於採取補貼策略的同時,商店街是否也在使用者介面、客服等各方面同步提升,並思考其他有效的競爭策略,以確保補貼過後消費者仍願意留下來。

終究這還是一家營利企業,商店街當然可以如他們在公開說明書所說的,因應營運規模穩定成長及積極投放搶攻網購市場下,支付營運開銷之資金需求隨之增加,因而必須啟動現金增資。但從眼前的競爭態勢來看,商店街下滑的收入早已負荷不了愈來愈龐大的費用支出,即便可以採取增資、借貸、發債等手法維持營運,長此以往卻不免傷及股東權益,也考驗投資人的耐性,更大大增添營運的風險。

關鍵字: #PChome #蝦皮
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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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