串接全家會員經營最後一哩,My FamiPay扮要角
串接全家會員經營最後一哩,My FamiPay扮要角

從會員集點到商品預售,全家便利商店持續擴充、提升會員App的功能和價值,而會員數也在過去短短2年多就突破700萬人。只是即便會員增長快速,目前距離「全家在消費者手上」這個終極目標,顯然還有一段不小的距離,而現在看來,全家行動錢包My FamiPay很可能會是接上最後一哩的關鍵角色。

串接商品預售線上支付,My FamiPay重要性漸顯

對於串接各種行動支付工具,全家的態度一直很開放,截至目前為止全家門市可收受的非現金支付工具數量已經達30種。但即便已經提供消費者這麼多選擇,全家還是在去(2017)年10月與國泰世華銀行合作推出自家行動錢包My FamiPay。

而從全家預計在今(2018)年底、明(2019)年初開通My FamiPay線上支付,串接全家商品預售系統這件事,似乎也漸漸突顯出當初下這步棋的重要性。

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全家便利商店董事長葉榮廷不只一次提到「全家在消費者手上」的未來願景。
圖/ 賀大新/攝影

試想,目前消費者使用全家商品預售功能,雖然可以在手機上輕鬆下單,卻還是免不了要親自到實體門市櫃台結帳的過程。但未來若能直接在App內一口氣完成購買和支付,消滅購買和支付中間的斷點,那便利性和消費者體驗都可望因此提高,進而也可以創造更好的轉換率和用戶黏性。

更重要的是,商品預售其實只是先鋒,如果這個作法成功,相同模式之後還可以進一步推展到全家App上的其他服務,如全家行動購、各種代收代付,以及先前全家便利商店董事長葉榮廷曾多次提到的「店到宅(從全家門市送貨到消費者住家)」模式。

在高齡化社會裡,超商不能再只是等著顧客上門,也要具備將商品即時送到消費者手上的能力。而要達成這個目標,除了要解決系統、物流配送和人力問題,在App內完成支付也是絕對必要的。

會員系統連動,My FamiPay是首選

當然,就像全家實體門市可以收受多種支付工具一樣,My FamiPay也非線上支付的唯一選擇。但My FamiPay和其他支付工具有一個很大的不同在於和全家會員系統的串接連動。

對全家來說,透過My FamiPay來完成線上支付,應該是後端系統建置工程相對單純,使用者體驗相對較好,同時也更有利於數據蒐集分析的管道。也因此全家很自然在會員App的線上支付串接會以自家My FamiPay為首選。

不過在這個看似完美的故事背後,還存在一個很關鍵的要素,就是用戶規模。雖然全家目前有超過700萬會員,但這當中使用My FamiPay的會員僅12萬人左右,占比還相當低。以這樣的使用者數量來說,就算未來系統串接做得再好,多數會員恐怕也無感。

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全家便利商店除了與台新銀行合作開設科技金融實驗店,也宣布全家行動錢包My FamiPay開放台新信用卡綁定。
圖/ 蔡仁譯/攝

擴大用戶基礎,My FamiPay開放台新信用卡綁定

而這或許就是為什麼全家今(15)日不只和台新銀行合作開設科技金融實驗店,也宣布My FamiPay不再只能綁定國泰世華信用卡,現在也開放台新銀行的信用卡綁定,並推出台新Fish悠遊聯名卡全家消費5%無上限的現金回饋。

全家方面看好有新銀行加入,加上高額回饋,至少可以在今年再為My FamiPay帶進超過10萬用戶。

此外,雖然全家預計在今年年底前還只會開放國泰世華和台新銀行的信用卡綁定,但之後還是計劃要開放更多銀行信用卡合作,加速My FamiPay的用戶數成長。

另一方面,以全家商品預售功能的受歡迎程度來看,若今年底、明年初可以如期完成商品預售的線上支付串接,相信也有助於提升My FamiPay對全家會員的吸引力。

關鍵字: #全家
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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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