Facebook是個好東西,但是企業小編都在用它來砸自己的腳
Facebook是個好東西,但是企業小編都在用它來砸自己的腳

「你們都怎麼做Marketing的?」
「Facebook吧⋯⋯不然呢?」

如果今天這麼問台灣一個新創團隊,第一個反應以及唯一的反應大概都是這樣。講得更具體些,就是透過Facebook的粉絲頁做marketing。

你們都怎麼做Marketing的?

這個答案不能說不對,但是這麼回答通常背後通常代表團隊沒有想清楚整體的marketing策略,以及Facebook在整個規劃中扮演什麼角色。以下幾個狀況在這類團隊裡也是屢見不鮮:

  1. 除了Facebook,好像就沒有其他平台能夠對外發布消息了。試試LINE/Twitter等社群平台,但是過了幾個月好像又沒有效果了。

  2. 每篇文章都在算按讚數、轉發數。每天都在絞盡腦汁想個讓粉絲頁一砲而紅的內容。有的時候幾篇文的確得到不少青睞,但是整體就是無法突破那個瓶頸。

  3. 內容天南地北。以一個音響公司的粉絲頁舉例,今天貼了產品CP值比較,明天貼了音響運作原理,隔天是宣布自己要去參加2018 Computex展,再隔天是2017十大流行音樂排行榜,最近一篇是團購自家產品消息。雖然獨立拆開來看每個內容好像都跟音響有關,但是整體來說卻像流水帳般好像找不太到重點。

  4. Facebook粉絲人數不算少,寄望Facebook可以帶來銷售或者接觸更多不同人群,但是好像總達不到期望中的效果。

隨著社群經營的概念成熟,也有越來越多的社群分析工具讓經營者更深入研究自己粉絲頁。這些工具會幫經營者們分析每篇貼文的互動量,瀏覽率高低,或觸及率多少,再加上最近炒得火熱的聊天機器人,似乎讓管理員們能夠更有系統的經營Facebook。

但實際上,這些東西反倒更讓人忽略了重點在哪裡,變成整天只是鑽研著枝微末節的數字,而沒有從真正的高度來看整體的戰略及方向。

在踏入Facebook前,整體的marketing策略以及Facebook居中扮演什麼角色是需要想清楚的。以下的內容可以幫助你起個頭。

轉化漏斗(conversion funnel)對你來說應該不陌生

如果你有上過marketing,有個叫做轉化漏斗(conversion funnel)的概念對你來說應該不陌生。除marketing版外,也有sales等其他版本。雖然有所不同,但是基本的意義大同小異。這邊我擷取了適合的版本做例子,再根據自身經驗編了些名詞:

Facebook行銷1.png
基本的Conversion Funnel
圖/ Tien-Yu Lee

簡單來說,用戶購買產品時會經過四個階段:

  1. Awareness=>用戶知道你的產品。

  2. Interest=>用戶對你的產品感興趣,可能是剛好切合他的需要,也可能只是他剛好喜歡新奇的東西。

  3. Preference=>用戶特別偏好你的產品。在未來消費時會從眾多同類型選擇中購買你的東西。

  4. Conversion=>可以是購買個什麼東西,也可以是下載個app。不管怎樣,用戶變成了你的使用者。

  5. -=>購買後的行為。用戶變成使用者後對於整體的體驗感到滿意,未來會願意持續使用或者是再次購買你的產品。

以上是一般人從路人甲轉變成消費者的五個階段。每進入到下一個階段時人數會大幅減少,所以被稱作是Funnel。雖然一切看似水到渠成,但是要消費者進到下個階段可不輕鬆,而是需要一連串的被動及主動、內在跟外界的action,才能夠把消費者往下一階段推進。如果把一連串的action和剛提到的conversion funnel結合,用圖解的表達就是如下:

Facebook行銷2.png
Conversion Funnel 加上所需要的「Action」
圖/ Tien-Yu Lee
  • A. Exposure:用戶初次認識你的產品。可能是同事提及,網路文置入,又或者是某篇新聞媒體報導讓用戶第一次收到相關訊息。

  • B. Fit:這裡面沒有特別的action,所以選擇對的曝光渠道很重要。畢竟對的人群接受到對的資訊才會更有可能產生Interest。

  • C. Research:用戶對你的產品產生好奇後,開始去搜尋更多資訊確認這個產品好不好。可能去Google,問身邊朋友意見,或者是去看個開箱文。

  • D. Incentive:對產品有Preference不等同一定會購買。用戶可能會因為價格太高、缺貨,或時間不對而沒有購買。而Incentive就是刺激用戶真的變成消費者。

  • E. Engagement:產品購買只是整體體驗的其中一部分。產品好不好用、售後服務友不友善、有沒有同好也使用這個產品等都會影響用戶的體驗。

很抽象嗎?沒有關係,這裡用購買新手機做為例子(為了方便,這裡就直接用品牌名稱取代各個產品型號):

Facebook行銷3.png
圖/ Tien-Yu Lee

以上是站在一個消費者的角度來看的conversion funnel。雖然現實生活中會比較複雜,但是整體概念相對單純,就是一直在找尋資訊以及獲得資訊裡反覆循環。

不同階段的消費者所需求的資訊並不一樣

但是如果今天站在一個品牌經營方來看,事情可就很不一樣了。因為品牌是屬於提供資訊的那一端,而不同階段的消費者所需求的資訊並不一樣。

所以簡單來說,對於一個品牌,其實你同時在跟五種人交流:

  1. Awareness:這群人第一次認識到你的產品,對產品細節完全不熟悉也未必對這個產品有fu。所以一開始如何把訊息包裝,激起他們的興趣是關鍵。

  2. Interest:這群人對你的產品已經有初步的認識也有一點點的偏好,但還是需要更多的驗證,來決定自己要不要這個產品。

  3. Preference:這些人已經把你放入了口袋名單,但需要常態的被曝光,讓他們一直記住這個產品。

  4. Conversion:雖然已經購買了產品,但是這些人還是需要固定的關懷、參與感以及隨時的協助解決產品使用上的問題。

  5. Retention:這些人對你的品牌死心塌地,心甘情願地持續使用或再次購買甚至是把產品推薦給身邊好友。

如同以上所形容,這五種人需要的資訊完全不同,找尋答案的方式更不會一樣。

而Facebook只是其中一種渠道,而一個渠道要同時乘載不同深度不同量級的資訊去因應所有人是不可能的。 在這裡要再強調一下,Facebook的粉絲頁「可以」服務這五種人群,但是它 「不能同時」滿足五種不同人群。因為每組人群對你產品的認知都不同,所追求的資訊也都不一樣。

所以商家們必須要先規劃出自己的marketing策略,自己整體的conversion funnel的架構會是什麼樣子,再決定Facebook是屬於其中哪個定位,最後再集中在Facebook上發佈對應的內容。就像喇叭詹一號到五號都能打,但是人家就是司職小前鋒,只有在有需要的時候才會去頂其他賽缺。為了兼顧五組人而發布的內容只會造成粉絲頁資訊混亂且定位混淆。

所以假如今天你的Facebook粉絲頁是為了要針對Conversion階段的人服務,那就必須即時回答用戶疑問,協助用戶退換貨,或定期舉辦活動邀請現有用戶參與(就像Gogoro會定期舉辦車友掃街一樣)。當然,這些動作的附加價值是其他階段的人看到了也會同樣受用。例如Engagement做得好,每篇貼文的留言很多粉絲群很活躍,身處在Interest的人看到Facebook粉絲頁這麼熱鬧,那自然會相信這個品牌可靠,邁入Preference階段。

再度回到管理員,所以如果今天明確了目標這個粉絲頁是為了Conversion階段的用戶而寫,那所有的內容方向都會非常清晰,而不會一下子轉貼譁眾取寵的短片吸引按讚/分享,一下子貼上團購去刺激銷售(當然,再次強調,適度的貼上各種內容來因應其他階段的用戶是可以的)。

這也就是為什麼如果當今天一個團隊的答案是「Facebook」的時候,代表他們沒有完全想清楚。一個品牌必須要清楚自己有哪些渠道可以應付這五種不同階段的人,並且多方經營,而不是把Facebook當作一切的解答。

多方經營,而不是把Facebook當作一切的解答

那如果商家已經決定使用Facebook鎖定其中一種人群,那其他四種人群該用什麼渠道去服務他們呢?以下是因應各個的action可以用渠道:

  • Exposure:SEM/SEO,部落格,傳統廣告,口耳相傳,內容置入,新聞稿,異業合作…等(關於更多,可參考Traction: A Startup Guide to Getting Customers)。

  • Fit:這裡並沒有具體的作法,所以在選擇Exposure的渠道必須要非常精準。

  • Research: 購物網站(例如Amazon)用戶評論,Yelp評論,Youtube 開箱文,Youtube用戶體驗分享,各大評測網站,部落格,網路新聞…等。

  • Incentive:新聞,廣告,異業結盟,Email/社群網站(通知促銷降價,節慶套餐,coupon發布)等。

  • Engagement:客服熱線,社群網站(Facebook/Twitter),官網,論壇等
    (關於客服,可參考Hug Your Haters: How to Embrace Complaints and Keep Your Customers)

以上各個渠道可以互相靈活調度。以部落格來說,可能會有一天被新聞媒體引用或者是無意間被用戶瀏覽到(Exposure的效果),進而產生Interest;也有可能用戶在搜尋相關文章做驗證時發現這個商家的文章都非常專業(Research的效果),進而產生Preference。

最後一點,各個渠道上的內容也不會是一成不變的。隨著產品發展,粉絲/用戶一定也會成長。經營者就得考慮這個渠道的用戶現在已經成長到什麼階段了,來提供相對應的內容。

再以Facebook而言,剛開始成立的時候來的粉絲對產品都不甚熟悉,所以內容必須針對Awareness/Interest的人而寫,久而久之可能粉絲越來越多大家對產品越來越熟悉,就必須慢慢為Conversion的用戶服務,與時俱進。

結語

當決定了整個conversion funnel以及Facebook在整體的定位後,社群分析和聊天機器人等工具的應用才會真的有意義。

文章篇幅有限,在這裡就沒有著墨太多marketing strategy(這個話題太大,改天再找個切入點)等其他細節了。另外也有人疑問,同時掌管五個渠道來應付五種人群看起來工程浩大,會不會很花錢?這些,就留待以後的文章了。

本文由Tien-Yu Lee授權轉載自其Medium。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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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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