營收獲利不同調,從momo第二季財報看台灣電商的難題
營收獲利不同調,從momo第二季財報看台灣電商的難題

電商平台momo(富邦媒體科技)率先台灣電商業者公布了第二季財報,而momo財報透露出來的其實不只有自家業績,同時也顯示出台灣整體電商產業面臨的幾項挑戰。

毛利率面臨10%保衛戰,營益率跌破4%

首先,從先前6月營收公布時,已經知道momo今(2018)年第二季和上半年營收成長持續強勁,分別有25%和30%增長,再創同期新高。而就momo第二季財報公布,稅後淨利年增19.2%達4.2億元,EPS 3.01元,以及上半年累計淨利成長10%達7.29億元,EPS 5.21元來看,獲利也維持在很不錯的水準,看來似乎都是好消息。

只是如果再進一步看momo的毛利率和營業利益率變化,恐怕就不是那麼回事了。

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momo第二季稅後淨利維持高水準,其實是受益於北區自動化物流中心的BOO稅務優惠。
圖/ 吳晴中攝

相對於去(2017)年momo在第二季和上半年的毛利率都還維持在11%以上,今年則是已經面臨10%保衛戰。同時營業費用的大幅增加,更讓營益率從去年第二季的4.8%,在今年第二季降至3.4%,這也是為什麼momo在第二季營收有25%的顯著成長,營業利益卻反倒比去年同期還要下滑了11%,連帶影響上半年營業淨利僅有5.7%的小幅成長。

從財務報表來看,momo最終在第二季交出稅後淨利4.2億元,將近2成年成長的亮眼成績單,主要其實是受益於第二季認列了來自北區自動化物流中心的BOO稅務優惠1.6億元。也就是說,如果撇除這項影響因素不計,單看momo第二季本業獲利,表現其實是差強人意的。

行銷、物流、人事成本,電商業三大難題

而究其本業獲利衰退原因,主要有4項因素,包括momo來自3C品類的銷售佔比拉升,造成產品組合改變,以及投入更高的行銷、物流費用,以及人事成本。

momo第二季產品組合.png
momo第二季產品組合變化,3C品類的佔比提高。
圖/ 截自momo

在這幾項拖累獲利的因素中,不計成本去拉升營收高但利潤差的3C品類營收,比較屬於momo本身策略佈局所需,但其他包括行銷、物流和人事成本的上漲,就不光只是momo一家公司面臨的問題,相信台灣其他大小電商也都很有感。

以物流持續漲價的狀況來說,momo總經理林啟峰直言:「未來這問題會愈來愈大。」他預期在台灣物流運能持續跟不上網購銷售成長速度的情況下,貨運將會變得奇貨可居,而這也將使得電商利潤變得愈來愈薄。

還有行銷成本上揚其實也已經不只是一季、兩季的短期狀況,而且比行銷成本持續拉高更讓電商業者擔心的,是連下重本行銷的效益都不如預期。如林啟峰日前受訪時提到,6月受到年金改革的影響,即使他們將折扣打得非常深,業績還是有種推不太動的感覺,而且這樣的狀況在7月似乎也還不見好轉。

momo還要繼續衝,電商同業小心了

整體來說,如果對單季營收規模已經達到百億元水準,在議價能力、現金流等各方面都具有優勢的momo而言,在面對這些挑戰時,要想維持本業獲利成長都顯得吃力,不難想像這對其他規模相對小的電商業者來說,挑戰或許還會更大。

而且momo因為在第二季有稅務優惠,並預計在今年第三季還會有子公司北京富邦歌華的減資認列回沖,所以讓他們仍然敢於放手衝刺營收,不必擔心EPS受影響,但其他電商業者就未必有相同的獲利靠山或業外收入幫忙。

更進一步,momo短期內在不必擔心稅後淨利表現的情況下,擺明還將持續以衝高市占率和營業規模為首要目標,而這可能也會讓其他電商業者的競爭挑戰變得更加艱難。

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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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