占比還不到兩成,為什麼Netflix全方位加速擁抱行動市場
占比還不到兩成,為什麼Netflix全方位加速擁抱行動市場

根據Netflix的數據,在各種裝置中,以電視觀看行為的占比最高,超過65%,而行動裝置的占比則是不到20%。不過Netflix產品副總裁陶德.葉林(Todd Yellin)特別強調,多數用戶其實都不會只使用一種裝置,實際上有超過五成的用戶也會用行動裝置來看內容。這是為什麼Netflix對行動裝置的體驗愈來愈看重,也在過去兩年啟動多項投資和專案。

進軍亞洲,加速行動化布局

雖然行動優先的概念已經發展很長一段時間,但過去因為Netflix的服務屬於電影或電視影集的內容觀看,所以多數用戶還是比較習慣使用如電視這樣的大螢幕作為主要觀看裝置。但是一直到2016年Netflix開始將版圖擴張到更多亞洲國家之後,行動裝置觀看行為才真正吸引了他們的注意力。

Netflix
雖然有比較多的使用者是透過電腦和手機註冊成為Netflix的會員,但經過六個月後,大多數的用戶都是透過電視觀看Netflix。但Netflix方面強調,多數用戶都不會只使用一個裝置,實際上有超過五成用戶會使用行動裝置觀看。
圖/ 翻攝自Netflix

Netflix產品長格雷格.彼得斯(Greg Peters)過去除了曾經負責Netflix合作夥伴關係,也是創辦Netflix日本辦公室的人,和亞太市場淵源頗深。而他表示自己過去這段時間從亞洲市場學到了很多,也因此觸動一些改變。如他們在一年多前推出離線下載觀看功能,就是因應亞洲大量的行動觀看行為而生。

事實上,Netflix一直很堅持「簡單」這個原則,向來不會輕易因消費者提出需求就增加新功能,所以過去當Netflix執行長里德.海斯汀(Reed Hastings)被問及是否考慮提供下載功能時,他的態度總是相當堅決的「不」。直到實際進入亞洲市場後,他們才深刻體認到「行動」的重要性,以及因行動延伸而來的內容下載等需求。而當Netflix真正推出下載功能後,更讓他們感到驚喜的是,不只有亞洲,其他地區用戶也非常喜歡。

確保行動觀看體驗,自建行動裝置測試實驗室

離線功能不是Netflix唯一為行動所做的努力,過去兩年多來,Netflix在軟、硬體層面其實也都為行動裝置下了很多功夫。如7日Netflix首度對外曝光了位於美國加州Los Gatos總部內的「行動裝置實驗室(Mobile Automation Lab)」。同樣地,亞洲同樣也是促使Netflix在自家設計一個專業行動裝置實驗室的一大動力。

首先,在進入實驗室之前,可以看到門口擺放了一個電子看板,上面顯示了不同測試項目的各種數據,而走進實驗室內則是可以看到一個一個方形,像冷凍櫃一樣的裝置,把裝置的門打開,每個櫃子裡都裝了滿滿的手機和平板電腦,總計有超過700個行動裝置。

Netflix方面解釋,實驗室裡的每個小櫃子都代表了一個地區,如其中一個外表漆上影集漫威潔西卡瓊斯圖樣的櫃子,代表的就是印度市場。他們透過模擬當地氣候、頻寬等環境因素,以自動化不斷進行各種測試項目,藉此了解不同品牌型號行動裝置在不同市場的Netflix觀看體驗。此外,他們還為實驗室採購了6個基地台。

Netflix
Netflix的行動裝置實驗室內有許多小櫃子,每個櫃子裡面會模擬不同地區的頻寬、氣候環境等因素,進行多種品牌型號行動裝置測試。
圖/ 何佩珊/攝影

個人化推薦行動預覽體驗預計4月上線

除了從硬體層著手,Netflix也花了約莫一年時間,推出強化行動裝置個人化推薦的新使用者介面。

個人化推薦功能一直都是Netflix的招牌。而這幾年Netflix也還在不斷進化這項功能。其中,他們除了透過數據和機器學習判斷每個內容與不同使用者之間的關聯性,如何讓推薦內容更能夠吸引用戶關注,也是一大工作重點。

舉例來說,最早期推薦內容時,所有Netflix用戶看到的會是同一個電影或影集代表縮圖,但現在同一部片,每個人看到的縮圖可能都會不一樣。另外如果是從電視螢幕觀看,則是會直接播放影片預覽,不再只是靜態圖片。

葉林預告,很快地預計在今年4月,行動裝置也會有影音預覽功能。事實上這項功能在Netflix內部開發已經有一年左右的時間。而從實際示範中可以看到,當預覽影片播放時,配合手機使用習慣,內容會以垂直的方式播放最長30秒的畫面,用戶可以左右切換不同內容,若是覺得影音吸引人,可以選擇直接播放或加入觀看清單。

Netflix
Netflix產品副總裁陶德.葉林表示經過測試,行動影音預覽功能確實可以吸引用戶看更多內容。
圖/ 何佩珊/攝影

葉林表示,從已經推出一段時間的大螢幕來看影音預覽推薦模式,確實發現可以提高影片推薦的效果,而即將推出的行動預覽功能經過十幾萬名會員的測試,他們也發現這確實可以讓用戶看得更多。

除了行動個人化推薦、行動裝置測試、離線下載功能,Netflix也在持續縮小每部內容傳輸所需要的頻寬,以及透過與電信業者合作提供數據優惠方案等方式,希望強化行動裝置體驗。很顯然地,在進入亞洲市場後,行動已經成為Netflix的優先要務。

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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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