掛牌第一天大漲30%的松果購物,為何是四年來台股唯一電商新兵?
掛牌第一天大漲30%的松果購物,為何是四年來台股唯一電商新兵?

B2B2C電商平台松果購物於今(16)日正式登陸興櫃,成為台股自2015年以來首家登陸興櫃的電商公司,掛牌第一天以參考價26元來說,松果盤中最高達33.79元,漲幅30%,相當驚人。

松果購物總經理吳佩雯表示,台灣上一個登錄興櫃的電商是母公司創業家兄弟。松果掛牌,可說是牢牢地保持住了「最快上櫃電商集團」的紀錄。

松果購物今年前三季的累計交易額超過11億元,年增92%;營收則為1.99億元,也較去年同期增加了97%。松果購物的表現,某種程度上反應了台灣電商市場的穩定成長。

根據經濟部統計處資料顯示,台灣電子購物業營業額近8年平均每年成長8.1%,優於整體零售業之1.1%,顯示電商產業仍在高度成長段。而今年台灣電子購物業更預估將突破2,000億元大關。

然而,既然餅一直在變大,那為何新加入者稀?松果購物董事長郭家齊點出矛盾點: 「小而美的電商很難獲利。但在台灣,沒有獲利的公司難得到資本市場的支持。」 他說,越來越少新創團隊願意做電商了,因為像我們這樣量體的電商,幾乎都是賠錢的,更不要說上櫃了。

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松果購物董事長郭家齊表示:「小而美的電商很難獲利。但在台灣,沒有獲利的公司難得到資本市場的支持。」
圖/ 蔡仁譯

那麼松果購物到底做對了哪些事情呢?答案大概可以簡約為四點。除了松果購物一直以來強調的手機原生App策略、輕資產導向以及AI推薦機制的研發投入以外,特殊的收費制度也是關鍵因素。

特殊收費及分潤制度,打造平台廠商雙贏的B2B2C電商

松果購物自2016年成立以來,便看見了手機購物市場的發展性,一推出就是在手機App上提供服務,至今下載量已突破200萬次,行動端的業績佔比將近八成。他們從母公司承繼而來的輕資產策略,則成功讓他們省下倉儲、物流的成本,讓支出可以集中於人力、廣告及AI研發的投資上。

至於AI推薦機制部份,去年起松果購物也與台大國際產學聯盟合作研發AI技術,目前AI已讓公司的交易額成長了200%,AI精準度則達四成。郭家齊表示,松果購物鼓勵工程師自己做實驗和決策,省去了一般組織內工程師、主管及PM三者間來回的溝通成本,讓AI模型的調整能夠更快速。

此外,松果購物也引進了一套有別於其他B2B2C平台的收費制度。首先,他不跟廠商收取上架費、月租費或廣告費,只收取分潤費,也就是說廠商開店沒有成本,令他們只靠「電話業務」的招商方式就找來了4,700間廠商。

而今年四月起他們也 引進了新的分潤方式,分成15%、30%、40%三個分級,越高的分級得到的行銷資源與流量會更多。 以採15%分潤級距的廠商銷售量為基準來說,30%的平均銷售量多了2.7倍、40%的則有3.8倍,讓廠商可以做不同的策略規劃。

松果購物
今年四月起松果購物也引進了新的分潤方式,分成15%、30%、40%三個分級,越高的分級得到的行銷資源與流量會更多。
圖/ 蔣曜宇/攝影

四月剛推出時,選擇後兩個高分潤級距的廠商只佔7.7%,半年後這個數字已提升為25.3%。郭家齊認為這代表了廠商對該制度所帶來的績效表現感到認同。而這個分潤制度對松果購物來說是一種雙贏的局面—— 光這25.3%的客戶,就為整個平台貢獻了3/4的營業額。

但即便是分潤級距高的「白金級廠商」,若是產品有疑慮,松果購物仍保留將廠商下架的權利。「我們同時也有顧客評價機制,調查消費者的售後體驗。我們會以消費者的權益為主,」郭家齊說。

畢竟,消費者在平台上有了一次不好的消費體驗,很可能往後都不會再回來消費,而這是松果購物最極力避免的事情。

2020展望:增加SKU數、持續投資AI

展望2020年,松果購物將目標放在增加SKU(商品數)上面。 「我們希望從今年的25萬項,放大到100萬項。」 郭家齊說。這是因為他預期未來消費者的網購趨勢會越來越破碎化,需求更加多樣。而要做到這件事,他必須和各個廠商透過API做系統ERP的串接,讓他們可以將商品直接拋轉到松果的系統上,快速增加商品數。

郭家齊表示,目前內部的API串接已完備,在第四季開始會提供廠商使用,「但接下來的難題就是要向廠商做教育跟推廣了,」他說。

AI的研發也將持續是公司重點發展項目,郭家齊說,未來必要時會擴增AI團隊,但他也表示其實AI的技術很仰賴內部的幾位核心成員,人力擴編不一定是重點。面對越來越多專職研發AI推薦系統的外部新創團隊,要維持AI技術上的優勢,將會是松果購物未來的一大戰場。

如同郭家齊所說,他們就如同大象旁邊的老鼠,努力找到生存空間、成長茁壯。「大公司不會模仿我們,(後進的)小公司也很難卡到跟我們一樣的位置,爭取到和我們一樣強的商品議價能力。」能分到台灣電商市場的餅,松果購物起跑得夠快。

至於是否會想要拼創業家兄弟的最快IPO記錄?郭家齊笑說:「我一般都只看未來兩個禮拜要做什麼的。一切順其自然。」

責任編輯:張庭銉

關鍵字: #IPO #創業家兄弟
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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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