麥當勞20年來最大筆收購!這家以色列AI公司為什麼吸引了速食業龍頭?
麥當勞20年來最大筆收購!這家以色列AI公司為什麼吸引了速食業龍頭?

麥當勞日前宣布收購一家科技公司Dynamic Yield,雙方未公佈收購價格,但據知情人士,這筆交易價格超過3億美元,是麥當勞20年以來最大的一筆收購。

Dynamic Yield創辦於2011年,總部位於紐約,創辦人Liad Agmon是一位連續創業者,曾創辦的安全科技服務公司Onigma被麥克菲(McAfee)收購後,在McAfee擔任過近一年的產品經理主管。

目前Dynamic已經完成了6輪融資,總募資金額超過8,000萬美元。

主要參投方包括淡馬錫子公司祥峰投資、以色列最大科技創投公司Viola Growth、韓國聊天應用LINE母公司Naver等。

百度在2017年參與過Dynamic 2,200萬美元C輪融資。Agmon曾在採訪中表示,與百度在個性化線上廣告業務方面有合作。也有消息說,Google曾想要收購Dynamic,但沒談成。

這家公司的核心科技產品是一套人工智慧個性化推薦引擎,可以根據不同用戶的消費或瀏覽習慣展現出不同的資訊或商品。

除此之外Dynamic還提供用戶行為分析、個性化行銷、個性化通知推送、數據管理等服務。

Dynamic的客戶主要集中在消費和零售領域,有Fendi、絲芙蘭、宜家、美國最大餐飲供應商HelloFresh、美國運動品牌Under Armour、美國電視台CW等。

據官網上提供的案例介紹,絲芙蘭在嵌入Dynamic的個性化推薦科技後,官方購物網站每為該科技支付1美元,就會帶來超過6.5美元的收益,並增加了30%的添加購物車率。

麥當勞表示收購完成後Dynamic Yield將保持獨立發展,會將Dynamic Yield的一套個性化科技用在汽車餐廳得來速(Drive Thru)的數位菜單中,今年會先在美國市場全美推出,後在全球市場中推出。

除汽車餐廳,Dynamic的個性化科技還將用於消費者能體驗到的數位服務中,如自助點餐設備和行動應用程式。

具體來說,個性化的電子菜單可以根據天氣狀況、門市人流和消費者的消費習慣來進行即時動態調整。

麥當勞總裁兼CEO Steve Easterbrook表示科技是「速度成長計劃」(Velocity Growth Plan)中的關鍵一環,希望透過此次收購來增強麥當勞的科技和數據能力。

收購前,由Dynamic提供的個性化電子菜單科技已經在美國部分地區上線,但麥當勞未說明該科技具體給門市帶來了怎樣的成長。

自從Easterbrook 2015年上任以來,麥當勞開始在他的領導下加大在數位科技方面投入,包括上線了麥當勞行動應用、增加了自助點餐設備等。

2017年他提出了「速度成長計劃」,要透過數位功能科技、取餐的便利性、菜單變化等增加銷售額和客流。

2018年麥當勞花了14億美元用增加自助點餐設備、數位菜單、外賣服務、桌邊自助點餐等數位產品或功能翻新店鋪,2019年的計劃再投入10億美元。

麥當勞現已在全美約1/2的門店中上線了自助點餐設備,全球其他市場中的店鋪也在同步上線該設備。一位英國高階主管表示,自助點餐設備讓倫敦市的門市銷售額成長了8%。

彭博社評價稱,麥當勞很少進行收購交易,此次收購Dynamic Yield,說明希望透過加大在科技方面的投入從競爭越來越激烈的餐飲業中獲得成長。

據麥當勞發布的2018年第四季及全年財報:第四季全球同店銷售額較去年同期成長了4.4%,其中英國、德國和澳洲表現強勁,這主要歸功於店鋪改造帶來的銷售額的提升;美國同店銷售額較去年同期成長了2.3%,但主要是由漲價和菜單變化帶來的,這已經是美國市場連續四季出現加速下跌。

在過去一年中,數位店面改造計劃在美國實行的並不順利,加盟商因裝修需要關閉店鋪造成的銷售損失而抱怨,並暫緩了店面升級時間,麥當勞則只能用更多的扶持政策來鼓勵加盟商進行店面升級。

本文授權轉載自:好奇心日報

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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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