免運潮水退了之後?從蝦皮跟商店街財報看誰留得住用戶
免運潮水退了之後?從蝦皮跟商店街財報看誰留得住用戶

電商大戰再起!蝦皮購物公佈台灣B2C和C2C營運數字,並宣布下載用戶率先突破1500萬,超商取貨件次突破2000萬件,再度和PChome集團爭搶台灣電商龍頭地位。商店街下櫃後,喊出了海外上市的計畫。當然,在海外上市並沒有一定要營利,就像近日要準備到美股上市的M17,甚至Netflix到現在還是巨幅虧損股票市場依舊還是持續交易。

其實,虧損不是問題,免運補貼也並不是錯誤,但是虧損跟補貼到底換到了什麼?近期PTT和一些賣家社團,紛紛傳出個人賣場免運取消後訂單量大減的討論免運潮水退去後?到底誰才能留住客戶?

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圖/ 截圖自PTT電商版

兩大業者超商取貨件次數量合理嗎?

蝦皮近期則宣布超商取貨件數達2000萬件,超商取貨件數為1100萬件的商店街則喊出蝦皮數字不合理,究竟合不合理?就讓數字來說話。

首先,要先說明,超商取貨件次,不等於月訂單量,超商取貨件次,會將一筆訂單的寄貨和取貨算成兩次 (B2B2C或C2C算兩次,B2C倉庫直接寄貨到超商算一次),這個名詞原本只使用於超商業,因為不管最後訂單有沒有取或取貨後退貨,只要有人寄、有人取,超商都可以收得到錢,但是對於電商業來說,一般來說用月訂單量比較有意義,因為沒有取貨或最後退貨,都不算成交,電商平台無法從中獲得交易費。

所以,要對使用這個名詞的商店街和蝦皮各打一大板,但是率先使用「超商取貨件次」模糊焦點的商店街更難辭其咎。

商店街去年9月公布月化訂單600萬筆、輸給8月蝦皮公布的實際訂單800萬筆後,從12月開始到今年,就開始改用模糊視聽的「超商取貨件次」營造漂亮的數字。

再來,2000萬+1100萬件的超商取貨次數合理嗎?以7-11來說,今年3月公布的數字顯示,2017年超商取貨件次達1.83億件,較前年成長六成,以全家來說,2017年的取貨件次估為8000萬,比2015年翻了一倍,目標2020年的到店取貨量要再翻4倍。

這顯示了什麼?不能以去年的超商取貨數字去計算今年的能力,去年的實際數字也不代表超商處理件次的能量(免運大戰下半年才開打,如果上半年開打,兩大超商的取貨件次應該double),蝦皮的2000萬件+商店街的1100萬件,雖然看起來很高,但是市場上打免運的就主要這兩家,而且蝦皮今年加上萊爾富免運的數量,雙方公布的數字並非不可能。

但我還是呼籲兩大業者,回歸實際的月訂單量來比較,更能呈現營運的成效。

同樣是免運,蝦皮的行銷費用花的更聰明

2018年第一季商店街的GMV喊出了120億元(新台幣,下同),號稱是最大行動電商,但翻開財報蝦皮同期的全球GMV來到了將近570億元,如果台灣的佔比跟今年年初所公布的 2017年財報中所提台灣市場的占比約佔 25%至27%推算,蝦皮台灣地區的GMV至少為142億元 ,蝦皮還是在持續GMV上樂勝,穩居行動電商第一的位置。

而且,在行銷費用上,蝦皮也用的更聰明。商店街的行銷費用第一季高達9.38億元,佔GMV比重為7.8%,蝦皮的行銷費用佔比則從去年的7.1%到今年第一季降到了6.6%。同樣是要做補貼或是行銷費用的投資,蝦皮還是略勝一籌。

AI玩真的?至少從財報看不出來

五年前詹先生大喊第三方支付,喊到最後法規也過了,支付環境也有了,但 PChome 集團終究回頭擁抱信用卡以及PChome 24h自己的儲值支付,連用個支付連都不願意。這次又喊出了要進軍AI,但是AI需要高額的研發費用,商店街第一季財報中的研發費用只有1800萬元台幣,網家則是近六季以來倒數第二低的研究發展費用(7500萬元台幣),反觀SEA集團的研發費用第一季單季就超過3億元台幣,撇開個別地區的影響,我們以第一季推銷費用和研發費用比來看,蝦皮的推銷/研發費用比為14:1,商店街為令人咋舌的52:1,網家則為23:1,網家是否有決心投入AI,很難從財報上獲得支持。

免運潮水退去後,誰才留得住用戶?

當蝦皮、商店街雙雙逐步取消運費補貼的現在,商家是自己會用腿投票的。在PTT的賣家版上的討論,部分兩邊都有開店的商家已經感受商店街的訂單大幅下滑,甚至有減少六成的觀察;而日前在 Facebook 上高達 5萬多人的電商社團「臺灣電子商務創業聯誼會( TeSA )」也做過一個調查,願意在蝦皮上開店的人數與商店街相比,呈現了10:1的大落差,介面不佳、已售出商品仍然佔據搜尋結果,一直是被用戶詬病的大問題,也是用戶留不留得下來的關鍵之一。

不久的未來,蝦皮的營收還可以確保,但是商店街呢?別忘了 SEA 還有遊戲和支付的業務,這樣的題材人家才會讓你上市啊!

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圖/ 截圖自臉書

免運結束後,潮水退去後實際的數字很快在年中就會呈現。PChome一直在賣一個下櫃後國際投資人將投資的夢,但先前露天拍賣花了8000萬元費用赴港上市失敗的前車之鑑才不久,PChome與其一直喊話,不如重新整理自己的服務內容。

當MOMO、蝦皮未來可能在倉儲部分紛紛彎道超車,PChome 喊了多年的支付以及跨境始終不見蹤影,商店街的海外上市之路真的是身處五里霧之中,商家和消費者要的或許真的不是 AI,反而被大家詬病多年的使用者介面,以及整個集團串聯的有感服務,才是消費者和投資人之福!

資料來源:
1. 全家今年到店取貨上看8000萬件次,2020年運量還要增4倍

2. 超商取貨件數狂飆 到7-11可「自助取件」更快速!

3. PCHOME商店街第一季GMV再創新高 直逼120億 

4. 蝦皮財報
5. 蝦皮今年GMV目標倍增上看2350億,台灣市場的交易量占比持續下滑

6. 商店街財報

7. 量身打造刷卡消費權益 花旗PChome聯名卡 網購最強

8. 蝦皮2018 Q1財務簡報

9. [閒聊] 蝦皮、PC個人賣場運費補貼縮水影響狀況

10. [閒聊] PC是不是可以關掉了

11. 假如只能選一邊上架,您會選 #蝦皮 還是 #商店街?

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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