坐穩台灣連鎖藥妝龍頭,那些屈臣氏背後你沒看到的事
坐穩台灣連鎖藥妝龍頭,那些屈臣氏背後你沒看到的事

「我們真的很努力、很努力。」屈臣氏台灣董事總經理弋順蘭眼睛瞪得大大地,一再表示台灣零售市場非常競爭。而這些年來,屈臣氏能夠守住台灣實體連鎖藥妝龍頭地位,並交出優於台灣整體零售市場成長表現的背後,除了外界看到的改變,其實還有更多外人看不見的投入。

推科技店、App改版,屈臣氏大動作數位改革

屈臣氏集團在2012年宣布投資港幣10億元(約合新台幣40億元)發展數位科技,2014年在台灣便有了屈臣氏網路商店。到今天,電商已經成為屈臣氏不可或缺的一部分。弋順蘭表示,「電商的一個成長,是我們整體成長很重要的動能,非常非常重要的動能。」她指出,過去4年來,電商每年都是倍增成長,至今對屈臣氏台灣整體營收占比已經非常接近兩位數。

只是電商發展雖重要,屈臣氏集團也很快意識到,數位發展不單純只是在線上開店這麼簡單。加上2017年正逢屈臣氏來台30周年的時機點,他們順勢啟動一連串品牌換新與數位發展計畫。

其中最引人注目的,應該是今(2018)年4月開幕的最新一代品牌概念店——Tech-Fun玩美概念店。這個概念店除了在門市的色調、櫃位、裝潢做改變,也加入更多科技元素,如虛擬化妝機Style.me、點點購虛擬貨架、Makeup Station試妝站、自助結帳機台等。

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屈臣氏Tech-Fun玩美概念店內設有虛擬化妝機Style.me
圖/ 賀大新 / 攝影

除此之外,近期屈臣氏還有另一個數位變革的大動作,就是推出Watsons App 2.0更新版本,以及隨之而來的屈臣氏自有支付工具Watsons Pay等。目前屈臣氏會員App下載量已經突破200萬次,弋順蘭預告,後續以App為核心,還有許多新服務將陸續上線。

在這些看得到的改變之外,屈臣氏同時間在內部其實還採取了許多外界看不見的改革計畫。

不是O2O,而是O+O

如弋順蘭雖多次強調電商是屈臣氏過去幾年維持成長動能的關鍵要角,但她也說,如果只有電商成長,全店營收卻下滑或停滯,那也是沒有意義的。所以重點在於,電商業績成長的同時,如何拉升門市業績和整體業績也能一同向上?

首先就組織面來說,弋順蘭表示,在屈臣氏不是只有電商團隊要扛電商的業績,而是從行銷、IT到門市人員,基本上從上到下,人人都得把電商納入個人績效評量。相對地,電商部門也要對全店業績負責。

而且相比於在零售業經常被討論的「O2O」(online to offline),屈臣氏奉行的方向則是「O+O」,也就是線下加線上。她舉例,目前在屈臣氏網路商店下單的客戶,約有兩成會選擇到門市現場取貨。這時門市人員的服務如果到位,扮演現場購買的「觸媒」,就有機會利用線上商店導進來的客戶,為實體店創造額外業績。

實際上,弋順蘭表示,目前選擇網訂店取的顧客,現場加購率已經接近50%,創造出一個正向購物循環。反之,透過實體購買發送網路門市折價券等作法,線下客也可能被導到線上。而她相信,不論對電商或實體門市人員來說,從這個結果應該可以感受到,兩邊是相互拉抬,而不是相互瓜分業績的關係。

發展線上同時,門市服務也要升級

屈臣氏搶進行動支付大餅,Watsons APP 2.0將於9月初推出全新付款工具「Watsons P
屈臣氏的發展方向是線上結合線下的O+O
圖/ 屈臣氏

此外,弋順蘭深信:「人和人的互動永遠不會沒有。」即便屈臣氏內部也曾對市場火熱的「無人店」話題有過討論,但最終他們認為,屈臣氏最大的優勢是可以提供美妝和健康諮詢,而不單純只是提供快速和方便的便利商店,或是變成一個純粹用來展示的體驗空間。

也因此,為了幫助門市人員可以更專注在現場服務,弋順蘭透露,屈臣氏過去多年來內部其實一直默默進行名為「lean store」(門市流程簡化)的計畫。「因為店內員工就是這麼多,你要他做很多行政工作、店務工作,他就沒辦法做服務了。」弋順蘭說:「所以我們一直去看,那些店務是可以靠系統幫忙,或是那些店務太傳統了、過時了,應該不要做了。」

不過她也直言,「人是習慣的動物,會一邊抱怨為什麼每天要做這個、這很花時間,但你忽然要他不要做,他也沒辦法不要做。」所以流程簡化不可能在一夜之間改變,是一個必須長時間努力的過程。

改變片段數據分析,在台灣招募數據科學家

最後,要談屈臣氏維持業績成長背後的影武者,一定不能忘了提「數據分析」。

弋順蘭強調,屈臣氏其實很早就開始做數據分析,目標是希望每一項決策背後,都可以有數據為依據。而且因為會員制度推動得早,從2008年至今,在台灣已經累積達520萬會員,貢獻屈臣氏超過八成業績,是他們在大數據應用上的最堅實基礎。

不過屈臣氏可以獲取的數據量不小,也確實可以用利用這些數據分析去推播客製化訊息、做門市調整,或是應用在活動設計上等等。但去(2017)年10月在屈臣氏集團針對全球市場主管舉辦的一場數位訓練課程中,弋順蘭驚覺,過去所做的數據分析太過片段,多是各部門各做各的,缺乏整合。

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屈臣氏台灣董事總經理弋順蘭認為在零售市場:「你沒有進步,在原地就是退步。」
圖/ 蔡仁譯/攝影

舉例來說,過去在屈臣氏的門市資料會交由門店負責分析、會員數據就由CRM(顧客關係管理)團隊分析,兩邊數據沒有相串互接和整合。特別讓弋順蘭覺得可惜的是,現階段他們還只能做到數據分析,沒辦法做到更往前一步的預測。

因此今年屈臣氏集團特別成立了Data Lab數據分析團隊,同時弋順蘭也在爭取到在台灣設置數據科學家,目的就是要讓門市數據、會員數據、銷售數據,一直到產品和社群反饋,都可以跨部門串聯、相互作用,然後發揮更大的數據價值和力量。

「你沒有進步,在原地就是退步。」弋順蘭認為,不論大家稱這是新零售時代也好、O2O也罷,源頭都是來自消費者行為的改變。「在他(消費者)需要的時候,我們就可以滿足他。」這是零售業永遠的挑戰。

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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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