學英文、日文、克林貢語通通免費,Duolingo 如何打造210億的語言學習帝國?
學英文、日文、克林貢語通通免費,Duolingo 如何打造210億的語言學習帝國?

你知道 Duolingo 嗎?

Duolingo(多鄰國)是一個線上的免費語言學習平台,對於母語為英語的使用者,提供了 24種不同的語言學習課程。對中文使用者來說,目前也擁有英語與西班牙與課程。除了提供App版本之外,也支援網頁使用版,目前iOS、Android免費下載。

在其4月初的改版中,Duolingo為進階語言學習者提供更多、更進一步的學習內容與課程,官方將其稱為「皇冠級」。

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Duolingo 新推出「皇冠難度」,為進階語言學習者所設計。
圖/ duolingo

此改版不只推進了 Duolingo 的課程深度,對其發展「收費語言檢定」的未來有非常大的助益。

綜觀 Duolingo 的發展過程中,儘管打造全世界通用的「語言學習平台」一直都是 Duolingo的努力目標,在「維持免費學習」的前提下,他們進行了許多嘗試。包含面對企業的「群眾翻譯服務」、上文提到的「收費語言檢定」等,為的就是提供使用者更優良的語言學習平台。而目前 Duolingo估值為7億美元(約新台幣210億元),全球用戶突破2億人。

在Duolingo的創業故事中,包含許多可供創業家借鑑的原則,除了驚呼他們的成功之外,也可以從中獲得許多不同的創業啟發。

全世界的人都想學英語,卻不是人人都有錢學

Dulingo 的創辦人為 Luis von Ahn 與其學生 Severin Hacker,從名字就可以看出兩位創辦人都不是美國人。其中 Luis von Ahn 來自瓜地馬拉;Severin Hacker 則來自瑞士,兩人皆有一段「學習英語」的歷程。

英語仍為世界強權語言,這一點是不容否認的事實。對於非英語系的創業者來說,想要踏入國際市場,「英語」就成了必學的基礎技能包。

根據估計,全球超過 8 億人迫切地想要學習英語,卻不是人人都能負擔得起高昂的學習費用。

Luis von Ahn 與 Severin Hacker 透過自己的經驗,並瞄準來自全世界的痛點:「學習英語」出發, 從第一天開始,Duolingo 瞄準的便是國際市場 。

Duolingo 創辦人只用「一招」,就打造出兩個偉大的公司

你也許對 Luis von Ahn 的名字並不熟悉,但只要提起「驗證碼」一定是人人皆有的回憶。

Luis von Ahn 於卡內基梅隆大學與團隊共同開發了「CAPTCHA」,俗稱驗證碼的技術。這些扭曲一團的文字主要用於防止有心人士一次寄送大量的垃圾郵件,或是利用電腦程式搶占運輸工具、演唱會等票券。

reCAPTCHA
reCAPTCHA 驗證碼系統,透過讓用戶輸入圖片上扭曲、變形的文字或數字來判定人類用戶身份。

而基於「CAPTCHA」之上,Luis von Ahn與團隊進一步開發了「reCAPTCHA」,藉由使用者們輸入驗證碼中的文字,協助那些難以被光學儀器掃描辨識的圖書段落,藉此完成圖書數位化。每年有超過一億個「reCAPTCHA」字詞被輸入,等同於每年可以產出250萬本書。

而這一招「群眾之力」的應用,在Duolingo的業務中也可見一二。

在 Duolingo 的服務中,提供「企業用戶」上傳需要翻譯的內容,然後這些學習英文的「免費勞工」就會嘗試翻譯作為練習。在統整、比對大量使用者的翻譯內容後,回傳給企業用戶,Duolingo 從中收費。為了推廣到全世界不同語系的市場,媒體Buzzfeed與 CNN 都曾向 Duolingo 購買過此翻譯服務。

沒錯, Luis von Ahn 就是呼喚「免費網軍」的高級將軍,更正確來說,他能夠透過洞悉使用者的需求,進而促成大量線上協作的工作。因此,也被稱為「群眾外包之父」。

註:兩家公司服務,reCAPTCHA 被 Google 直接收購;Duolingo 也受到 Google 的投資。

賺錢是其次,回歸「學習語言」的初心

雖然 Duolingo B2B 的翻譯業務成功上了軌道,創辦人卻認為為了對企業銷售此類型的業務,需要組建龐大的業務團隊,將與公司創立的初衷漸行漸遠。

為了「回歸」初心,服務「語言學習者」, Duolingo 毅然決然的裁撤 B2B 翻譯業務,重新將重心放回使用者 。

為此,Duolingo 做了一系列可為教科書式的使用者 UI、UX,以及「學習遊戲化」的優化,透過大量的 A/B Test,為的就是留住使用者。

像是在App上添增右上角的紅色通知、更改App通知的文案、設定「連續登入獎勵」來增加黏著度、 添加《星際爭霸戰》中的「克林貢」語等,為的就是1%、1%的增進 DAU(Daily Active User,每日活躍用戶),讓使用者每一天都可以花上10分鐘來學習一個陌生的語言。

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免費、方便、快速是 Duolingo 的學習原則
圖/ duolingo

另外,也向外發展 2C 端的業務,透過與 UCLA、哈佛大學、Uber 等企業、機構合作,推出具有效力的「英文檢定」,讓使用者在家就可以拿到英文檢定證書,隨著未來合作的機構越來越多、課程越來越完整,Duolingo的證書也會越來越有效力。

當然,這是要付費的,不過比起坊間貴鬆鬆的語言檢定,Duolingo僅需20美元(約新台幣600 元)。

除此之外,Duolingo幾乎不跟使用者收費,而付費的使用者僅能不受廣告影響,並能將課程下載下來離線使用。其實 Duolingo的廣告也只會在課程結束後出現,並不會影響到學習的心情。

這都是為了回到創辦人服務「語言學習者」的堅持,他們堅信:「真正的平等,就是你就算花更多錢,也只能買到相同的教育」。

創業家可以從 Duolingo 的例子中學到什麼?

創業點子只是一種概念,可以應用到各種不同的場域

創辦人Luis von Ahn 看似只會一招,概念大同小異的「群眾共同協作」,卻在這之上建立起兩家極成功的公司:reCAPTCHA 與 Duolingo。

只會一招,要是那招有用,一直用又何妨?

找尋使用者痛點,要敢「幹大的」

Duolingo 從第一天起,瞄準的就是 8 億人口的英語學習國際市場,這讓他們從創辦的第一天開始就是「國際企業」。

在這個基礎上,朝向全世界的語言學習市場,全球都將是 Duolingo 的潛力使用者。

使用者至上、使用者至上、使用者至上

為了把重心重新拉回使用者本身,Duolingo 不惜砍掉賺錢的 B2C 翻譯業務,以及 4 月最新的「皇冠改版」,一切都是為了給使用者最好的體驗。只要抓到一點蛛絲馬跡,便馬上修改,並追蹤成效。

不管是「永遠免費」的語言學習課程、只要20美元的語言檢定,或者是超多細節的UI、UX、遊戲化體驗,只要使用者需要,Duolingo 便會勇敢嘗試。

後記:Duolingo 好用嗎?

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Duolingo 的日文課程
圖/ duolingo

Duolingo 的介面真的非常優秀,使用體驗上也非常良好,更別說遊戲化的學習過程讓黏著度大幅提升。不過,最重要的「學習內容」卻有待加強,像是部分日文的發音前後不一,App版本文法解釋有點少,容易讓真正零基礎的使用者困惑。

如果本身擁有另外的基礎教材,並用 Duolingo 作為輔助來學習也許更加適合。4 月初的改版增加了部分語言更「深度」的課程,但如果能就文法與錯誤做修正,相信 Duolingo 能夠成為更棒的語言學習教材。

參考資料來源:Wiki、Forbes、Product Habits

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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。

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