中國無感購物時代來臨,用戶喜歡什麼微信支付都知道
中國無感購物時代來臨,用戶喜歡什麼微信支付都知道

「好像全世界都在免單(編按:這一單免費)⋯⋯」

上週8月8日,不僅麥當勞、星巴克店內擠破了頭,朋友圈的時間線也被微信支付免單的優惠刷爆了。

說8月8日是每年觀察「中國商業趨勢」的窗口,一點都不過分。畢竟,大眾「撿好康」的火爆,只是結果而已——作為中國行動支付的兩大巨頭之一,微信支付每年這個品牌日,把「人」流導到那裡,跟誰合作,怎麼引導……所有商業策略層面的轉向,才是整個事件中最重要的信息。

那今年,微信支付在談論什麼?

微信支付的PlanB:「共創」

如果從7月的預熱宣傳看起,你會發現「共創」二字出現頻繁。7月,微信支付在旗下多個官方帳號中,推送了一個叫「年度智慧成果展」的應用程式,讓商戶上傳案例,加入「共創」。

麥當勞、UNIQLO、萬達、喜茶、丁香園……這個應用程式裡目前至少有上百個案例,都是怎麼用微信支付的能力提升經營效果。而很明顯,這些內容的目標受眾不是C端大眾,而是給還沒接入微信支付能力的B端企業。

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圖/ 愛范兒

不僅如此,在微信支付跟《中國新聞周刊》聯合發布的趨勢報告上,他們聯動了時事評論家石述思、中央財經大學的教授黃震,還有人民代表大會的法學院學者楊東等一眾專家學者,來聊「在行動支付的下半場如何助力產業」這樣的話題。

從2013年8月上線以來,微信支付一直都有ToB業務。但為什麼,今年要在年度品牌日之前,打一個叫「共創」新概念?把上面的案例和趨勢報告消化了一遍之後,這是我們的推測。

在微信上,C端用戶除了社交,還會有眾多支付行為,而支付數據就一個龐大的入口:你支付的,是水電煤氣,還是購物,地鐵打車,還是外送?在什麼城市支付?在什麼時間支付?頻率有多高?行動支付的普及之後,這些流動的C端數據,已經積累到了這樣的節點:你是誰,你在哪裡,喜歡什麼,習慣又是什麼,最近又有了什麼新變化?微信支付都知道了。

在數位世界,即使只是透過手機、微信帳號,微信支付能夠用確認你的「數據身份」,並且能夠了解你的變化。

但即使有了這種能力,微信支付乃至整個騰訊不可能把所有商業環節都做完,所以微信支付的「共創」說白了是這樣的意思:微信支付將C端「數位身份」變成工具和服務,回溯給B端商戶。商戶用來改進生產、行銷和服務流程。

隨著B端把產品本身和消費體驗都做更好,B端C端需求互相拉動,整個消費市場的蛋糕就越做越大,而微信支付也能從中獲益。

所以說,這個節點上,無論是要看懂行動支付,還是未來中國商業的走向,我們都不能只盯著二維碼掃碼本身,而是要看像微信支付這樣的第三方支付機構,怎麼跟B端合作,落地真正有價值的創新解決方案。

在最近微信支付的「年度智慧成果展」上,我們發現這些挺不錯的創新模式:

  • 創新1:善用大數據,讓商品和服務來找你

「智慧商圈2.0」是今年微信支付為零售行業提供的解決方案,而這個服務的底層,就是在於對用戶「數據身份」挖掘。從目前的宣傳片看來,微信支付的大數據,可以找到某個具體地點3-5公里範圍內的消費者,根據對消費者偏好的了解,給商家篩選到一個地理位置範圍內的目標人群。

今年4月,北京豐科萬達廣場用這些智慧商圈的數據,定制了一個「物找人」零售體驗。首先是,通過微信平台的大數據找到目標用戶,通過廣告的形式發放優惠券。而把新的用戶吸引過來,只是這些數據的其中一個用途。當用戶用微信帳號登錄萬達應用程式後,數據就能被進一步打通,連商場裡的廣告大螢幕都「認識你」,根據你之前購物偏好,直接給你推薦可能喜歡的商家的促銷優惠,還能根據室內導航明確具體門店的位置,這樣用戶就不用滿商場地跑了。

這個項目要全面實施,估計還需要一段時間。

雖然萬達這樣的服務商能做基礎的設施升級,例如:停車場和商場內的導覽大螢幕改造,但要保證顧客整個購物體驗的一致和順暢,商家都需要參與進來:例如擁抱新的數位會員系統,才有可能在整個商圈形成相對一致,質量有保證的服務。

更何況,目前就整個行業來說,基於用戶數據做的優惠推薦這件事,準確度和體驗,還在調整的初期。但這依然不妨礙這個案例的想像力。很有可能,未來商場和商家通過大數據,真的「認識」並且「了解」消費者,關於消費預判甚至在消費者產生自主的消費需求之前。

這也是線下零售業獨特的新機會——如果線下商圈不只是更慢的「線下取貨」,而是線上購物無法體驗的空間和服務享受?那麼電商等網路渠道,帶來的不再是衝擊,而是新的助力。

  • 創新2:用實時數據來影響後端研發和供應鏈?這已經實現了

用消費者偏好和購物習慣的這些數據,除了能創造新體驗,還能回溯產品生產和製造。在Uniqlo裡,我們看到像Uniqlo這樣的時尚品牌,已經通過應用程式,將電商和實體店庫存的數據打通。

簡單來說就是,每件衣服的庫存,現在有了實時的數據。

對於消費者來說,「衣服」跟著「人」走了——只要是看上的衣服,店內和電商還有多少庫存,應用程式內一目了然,不用擔心在網上看到的衣服,到某一個店沒有Size之類的尷尬問題。

而對於零售商家來說,則不只是「方便」而已:通過應用程式的數據,他們幾乎可以實時獲知不同產品的熱度和偏好程度的數據,什麼樣的產品受歡迎,需要立即加訂單?什麼價格的產品在某些地區的店裡賣得好?

以前可能需要花不少的錢,建立一個全國多個城市的數位的庫存系統,而且更新還可能是隔週,隔月盤點的時候。現在?他們下判斷的速度,是每秒每分為單位了。

讓貨品找到消費者,還能幾乎同時後方供應鍊和工廠聯動,可能才是未來的零售業要有的「平均速度」。

  • 創新3:數位身份打通後,無摩擦出行

大眾「數位身份」並不只在消費場景有效,在交通、醫療、民生,社會基礎服務的升級上,它同樣管用。

丙晟科技的名字你不一定聽過,但你可能已經在商場用過他們的無感停車:沒有收費亭,開車到停車場,停車桿就會自己抬起。停車,取車,離開停車場,自己扣費。過程中別說掏手機掃QR Code,什麼動作都不用做。

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圖/ 愛范兒

為什麼整個過程能夠不可思議地順暢?

公車、捷運,停車場,還是高速公路、高鐵、飛機,交通系統有一個核心的任務:高效地把人從A點傳遞到B點。拆解這個任務,就是首先要知道「人」是誰,然後怎樣高速運輸。

而微信支付能做到的,基於微信賬戶與車牌綁定關係,在停車、高速、加油等場景實現便捷支付的能力。

而有了這個身份信息的打通,交通服務機構如丙晟,就可以做硬體和服務層面的創新了:

把收費亭改造成帶圖像辨識的鏡頭和信息處理器,數據處理系統辨別車牌號,然後通過微信支付,匹配車牌號背後的車主信息,在微信支付錢包中扣款,流程完成後,停車桿自動抬起,無感停車就完成了。

摩擦力更少的出行背後,是數位身份信息鏈條安全又穩定的運轉。

助力者的必然

最近2年,隨著行動支付在C端的普及,無論是支付寶還是微信支付,整個行業都在緊盯B端市場。畢竟,未來C端市場能不能進一步提升,也要看B端產品和服務能不能走得更前。

這也是為什麼,從去年年底開始,兩家公司在搶奪B端服務的市場上較起了勁。

去年12月,支付寶推出了給商家用的人臉支付的POS機蜻蜓,而微信支付則推出了青蛙。

而準備在8月上市的青蛙pro,不僅能掃「人臉」,還給商家準備了另外一個螢幕,並接入微信支付的應用程式生態。簡單來說,掃臉支付的同時,顧客能同時登錄會員系統,而店員還能通過自己的螢幕與顧客端進行互動,變成了一個跟顧客溝通的交互媒介。

但跟好幾年前的消費優惠補貼不一樣,這次刷臉支付的競賽,實際上是一場「商戶服務能力」的較量。

從這個角度來說,微信支付以「助力者」身份把整個數位經濟的蛋糕做大,而不是作為最大商戶直接參與行動網路的下半場競爭,幾乎是個必然的選擇。

正如馬化騰在騰訊20週年時發的公開信所講:

我們越來越發現,除了實現人與人的連接,如果大量的「物」與「服務」不能全面數位化升級,那麼「人與物、人與服務的連接」就難以迭代……接下來,我們要做好「連接器」,為各行各業進入「數位世界」提供最豐富的「數位接口」。

這個邏輯本來是用來解釋騰訊的產業網路轉向,但用在微信支付的「共創」上也同樣合適:微信支付已經讓人「人」數位化了,現在的做法是,把手裡「人的數據」變成合理的工具,聯合B端商戶商戶共創,最終推動產業端「物」和「服務」的升級。無論對商家,還是消費者,這一步棋都下得很聰明。

經過了長達20年的電商粗放式發展,消費者逐漸趨於理性,光是買買買的貨品本身已經不能滿足需求,消費過程中的隱私、空間環境、速度效率、服務質感,都很重要。

而無論是手搖店,還是家電製造,商家也確實需要足夠龐大的C端數據和可靠算法,探索新的、基於數據的成長方式。只有C端和B端都同時往前,未來才更可期。

責任編輯:江可萱

本文授權轉載自:愛范兒

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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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