美食外送正夯,快遞業也來分一杯羹!看Lalamove如何從夾縫中突圍?
美食外送正夯,快遞業也來分一杯羹!看Lalamove如何從夾縫中突圍?

自2014年開始經營台灣市場的香港物流媒合平台Lalamove(啦啦快送),一直以來都強調自家可以提供多元的快遞物流服務。近年來高速成長的餐飲外送市場,也是Lalamove著力業務之一,目前在台灣Lalamove的機車快遞業務中,已有40%是配送餐飲與食品。

近年來餐飲外送產業興起,在台灣線上業者除了有無快送、foodomo之外,也有三大國際外送平台Uber Eats、foodpanda、deliveroo搶市,競爭相當激烈。

面對如此競爭激烈的市場,Lalamove與其他外送平台相比,有何特別之處?Lalamove認為,在此市場之中,有許多尚未上架外送平台的餐飲業者,有較為少量的餐飲配送需求,消費者也期待可以購買更多不同品項的食品。而Lalamove的「代買服務」,就能滿足這樣的「餐飲外送利基市場」。

找到餐飲外送利基市場,「什麼都能買」成最大賣點

「以外送這件事情來說,現市面上有非常多平台在做,但我們(與其他平台)的商業模式不同,」台灣區行銷經理賴根汎強調,目前市場上的餐飲外送業者,多是與餐廳合作、分潤,但此商業模式的限制在於消費者僅能選擇平台合作的餐廳,如果餐點不在業者的合作名單之中,消費者就沒有辦法購買。

對消費者而言,使用Lalamove能購買到的餐飲品項,比其他餐飲外送平台更多,不再侷限與平台合作的店家。Lalamove的餐飲外送是包含在機車快遞「代買服務」之中,也就是消費者打開Lalamove App後,選擇「機車快遞」服務,並在備註欄位中標明需要司機夥伴代買的品項,就可以透過平台媒合司機夥伴前往代買。

看準台灣消費者對於小型餐飲店家依然有外送需求,因此在切入餐飲外送市場時,「 什麼都能買 」成為Lalamove最大的優勢所在。對於人手不多的小型店家而言,可以透過Lalamove在尖峰時段彈性且即時地使用配送服務,幫助餐飲商家依自己的人力狀況調整配置。

賴根汎舉例,「如果今天就是想吃某個夜市的某一攤鹽酥雞,但它不在任何餐飲外送平台名單上的時候,就可以請(Lalamove)司機夥伴去代買。」結帳時運費將以距離計價,消費者則在取貨時將現金交給司機夥伴,運費除了現金付款外,也可以透過App中的電子錢包付款。若是單點代買購物,Lalamove就能在1小時內送達。

與其他餐飲外送平台不同的是,店家與Lalamove外送不須另外抽成,且在雙北地區內也沒有特定區域限制,運費依照距離計價。(訂單被剝三「成」皮,餐飲業還搶合作?看外送平台兩大趨勢)

Lalamove機車快遞
在Lalamove台灣區的機車快遞訂單中,有40%是配送餐飲食品。
圖/ Lalamove

Lalamove機車快遞成長快,餐飲訂單占4成

Lalamove在香港發跡時,以廂型貨車為主要業務,但在Lalamove跨足台灣、東南亞等區域市場時,則依照地區獨特的交通習慣改變運送模式。像是在台灣,就是以機車快遞的業務最受歡迎。

賴根汎說明,Lalamove在2014年開始經營台灣市場時,就已經有機車、貨車等服務類型,其中機車快遞成長快速,目前Lalamove 8成業務都來自機車快遞;而在Lalamove台灣區機車快遞訂單中,40%是配送餐飲食品。(搭上foodpanda、UberEats外送熱,佳世達靠一招把點餐系統做到台灣No.1)

Lalamove希望滿足消費者各種不同快遞配送需求,包含微型搬家、電商出貨、快遞送禮等等,只要是快速物流配送的需求,都是Lalamove的業務範圍。

談到未來展望,賴根汎說,Lalamove在過去2到3年比較鎖定機車快遞市場發展,接下來還要陸續推廣貨車的使用情境,針對貨車規劃行銷檔期,希望持續滿足不同的配送需求。

責任編輯:陳映璇

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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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