數據解讀:星巴克想將中國外賣經驗複製到美國,太難了
數據解讀:星巴克想將中國外賣經驗複製到美國,太難了

在中國上線外賣業務逾兩個月後,星巴克打算把外賣帶到包括大本營美國在內的其他市場。

星巴克總裁兼執行長凱文·強森(Kevin Johnson)本月在上海參加一場品牌活動時,透露這一計畫。他當時對CNBC記者說,中國的創新步伐比世界上任何其他地方都快,他希望將中國流行的創新服務模式──外賣是其中之一──用於美國市場。

這一計畫還在非常初級的階段,星巴克沒有透露其他資訊。今年9月,星巴克與阿里巴巴旗下的「盒馬鮮生」和「餓了麼」合作,先行在北京、上海測試外賣服務,目前全中國17個城市、超過1,000家門市支援外賣,預計年底會擴展到30座城市、2,000家門市,屆時占星巴克中國門市總數近七成。

負責星巴克門市業務配送的是餓了麼專屬配送團隊。門市之外,星巴克在盒馬鮮生開了星巴克「外送星廚」,盒馬會為星巴克提供專用外送管道、星巴克專用外賣箱,並推出適用於外送的杯蓋和包裝。

儘管摩根史丹利在一份報告中提到,他們所研究的美國開業餐廳,有九成皆已接受外賣這塊市場,並試圖跳過外送平台改自己做,或找規模更大的零售商借助其配送團隊,以消化外賣訂單。未來五年,外賣市場複合成長率大約16%。

但這兩個市場的差別還比較大。

中國百萬人口城市是美國的17倍,這決定了外賣網路的規模

中國的餐飲外賣市場一年交易額高達3,050億元人民幣,創造了「騎手」這個以前完全不存在的職業,並且提供了數量可觀的工作職缺。

美團點評在其招股書裡提到,其餐飲外賣收入從2015年的1.74億元人民幣快速增至2017年的210億元人民幣。截至2017年年底,每天有53萬人幫美團送餐。更多註冊了卻很少接過配送訂單的騎手,被美團稱作「為500萬人提供就業機會」,餓了麼公佈的官方數字則是300萬。加在一起、即使完全算重複註冊的,中國的外賣配送員可能仍有800萬人。

而這些人一年的薪水大概在3~4萬元人民幣,還沒鄭州富士康新員工的年資高。

外賣騎手是一個幾乎零門檻的職業,美團外賣享受到中國人口紅利,並受益於中國高密度城市群──156個百萬以上人口城市──逐步形成的配送網路也吸引更多餐廳簽約配送平臺,幾方面相互強化,擴大市場規模。

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圖/ 好奇心日報

根據美團眾包騎手線上培訓的頁面顯示,目前在巔峰時間,平台平均能給騎手提供2~4個「順路單」(即從同一商圈送到同一生活區的單子),這個數量在兩年前是肯定沒有的。隨著網路中節點數量增多,單項業務最短路徑規劃能力將會增強,這使得平均配送效率得以提高。

外賣市場佔有率第二大的餓了麼,也有類似的配送網路。與此同時,星巴克在中國的各城市門市數量,也與城市人口數呈高度正相關。由於門市密度決定著外賣騎手送到消費者手上的時間,也決定著用戶在外賣App裡看到的門市距離,這些影響著每一次下單。

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圖/ 好奇心日報

因為咖啡店不像超市一站式購物的低頻率,在一個商圈裡,星巴克的門市密度可達5家以上。外賣業務的出現,對於星巴克未來新門市的選址標準提出了一個新的維度。如果星巴克在未來4年要進入100個新城市,這些地方的咖啡市場也許並不如上海、北京需求那麼大。

那麼,這些城市部分區域的咖啡消費需求,就可以靠2公里外的外賣來解決,配送時間通常會在30分鐘內。這符合平安證券年初一份報告的預估,即中國每單即時配送的平均送達時間為35分鐘。

這些都是星巴克能在中國2,000多家門市上線外賣的基礎。使它上線外賣後,一躍成為市場上最大、最方便的咖啡外賣連鎖。

美國沒有那麼便利的外賣網路可以用。占美國即時配送市場近四成的GrubHub,目前也只在有限的地區提供服務,包括人口密度更高的東部和中東部城市群,以及洛杉磯、舊金山城市群,還有一部分中部和南部的核心都市圈。這有助於企業和配送平台保證利潤率。

美國外賣人力成本是中國的五倍,運費貴過一杯咖啡的價格

2017年,美國的外賣交易額大約157億美元,約人民幣1,083億元。不過,不同於中國外賣平臺承擔了絕大部分配送,美國近九成外賣配送是由餐廳完成,其餘才由協力廠商平臺如GrubHub接手。

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圖/ 好奇心日報

外賣依賴餐廳配送,很像中國外賣平台崛起之前的情況:住宅區、商業區裡的人總會不定期的收到周邊幾百公尺範圍內的餐廳廣告,他們也會選擇這些餐廳。而餐廳本身則基於成本考慮,配備的人手可能也只夠覆蓋周邊食客。

人口總量決定了對餐飲外賣的需求,外賣業務的天花板與當地的人口密度有相當大的關聯度。跟中國比,美國人口數達百萬以上的城市只有9個。再加上美國的外賣人工成本幾乎是中國的五倍,它難以建立起跟中國一樣高效率的配送網路。

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圖/ 好奇心日報

星巴克很清楚美國還沒有辦法平衡外賣效率和成本,尤其是咖啡等食品業。

可能這也是為什麼它先選擇在美國上線手機下單,但讓顧客到店取貨的服務。這些服務已經積累了數據,但依然沒有上線外賣。

美國大部分餐廳、配送平臺的配送費,基本在3~5美元(還沒算上小費)。

例如GrubHub送餐先是跟餐廳抽15%到35%的服務費,然後要求顧客繳納配送費,基本為3美元,再加上每英里增加0.5美元,以及額外小費。這種收費方式,把GrubHub的成本壓力都轉嫁到了店家和顧客身上,這樣GrubHub就有了盈利的空間,而且毛利率還很高,上市第一年就獲利。根據財報計算,GrubHub佣金占交易額的18%~20%。

基本上,美國最流行的外賣披薩,配送費占商品金額20%左右,一個披薩15.99美元,配送費3.99美元。2007年,達美樂外送了價值109億美元的披薩,雖在這幾年略有下滑,但也有近百億美元銷售額。它符合美國業已成體系的配送領域的特點:單品價格高;佣金/商品額在20%以上;易打包配送,一盒盒披薩往上疊即可。

和提供正餐、披薩的餐廳不同,星巴克美國大杯拿鐵不到4美元、美式更便宜。如果點一杯咖啡,運費很可能比咖啡還貴。

作為對比,星巴克中國9元人民幣的運費雖已比其他外賣貴,但依然不到大杯拿鐵的1/3。

把外賣經驗複製到美國,是件挺難的事。

本文授權轉載自:好奇心日報

關鍵字: #外送服務
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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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