愈養愈肥的外送金雞母,除了聯手夜市還能怎麼玩?Uber Eats全球掌門人公布3大策略
愈養愈肥的外送金雞母,除了聯手夜市還能怎麼玩?Uber Eats全球掌門人公布3大策略

外送還能怎麼玩?接下來,連「逛」夜市的功夫都幫你省了,不用出動雙腿人擠人。

Uber Eats 4日宣布和寧夏夜市聯手,希望把商圈內近百家業者料理搬到App裡,合作將於11月中上線,首波至少20間餐廳加入。這項嘗試,甚至出動從沒來過台灣的Uber Eats老闆現場踩點。

「美國的珍珠奶茶實在太甜了!我聽說台灣的珍奶有很多變化,光想到這點就讓我很興奮,一定要多喝幾種。」UberEverything 全球副總裁傑森.卓雷格(Jason Droege)說。

Jason Droege_Uber Everything
卓羅格說,台灣市場是Uber Eats業績成長最快速的市場之一,這也是他來台與餐飲業見面的主要原因。
圖/ 蔡仁譯攝影

卓雷格堪稱Uber第二把交椅,是外送業務全球「掌門人」。他一手帶領的美食外送服務,自2015年底啟動後,已在全球36個國家、500座城市落地,成為Uber的重要命脈。

今年第三季,Uber帳面數字不太好看,單季虧損超過10億美元,但檢視其中, Uber Eats的成長力道仍舊驚人,收入6.45億美元(約新台幣196億),占整體營收的16.9%,比去年同期多了3.5個百分點 。

Uber Eats金雞母愈長愈肥,但關於何時能賺錢?如何走出與同業之間的行銷火拼?外界質疑未曾少過。被問到這些檯面上的內憂外患,卓羅格顯得一派輕鬆,直說:「我們一路就是在競爭中長大的。」

他們會怎麼做?

方向一:不硬拼速度,比「選擇性」

Uber Eats向來以「快速外送」自豪。卓羅格先前曾在一場論壇中表示,Uber Eats在美國的食物平均送達時間小於31分鐘、歐洲更僅需28分鐘,這歸因於平台的數據分析能力與演算法,而不是因為他們鼓勵騎士愈快送達愈好,「實際上,一趟30分鐘的送餐過程裡,可能有18至20分鐘都在製作食物。」

面對勞動部日前認定,Uber Eats和多數外送平台業者與外送員之間屬於「僱傭」關係,且期待業者推出更多與安全相關的保護機制,卓羅格強調,在地團隊會配合政府政策執行,但也期盼政府思考如何讓外送員保持「彈性」,因為Uber Eats多數騎士每周工時在10小時以下,並非將外送當成主業。

他說,要思考 如何讓消費者願意留在平台,餐廳選擇性是(selection)先決要件,再來則是顧速度(speed)和餐點品質(quality) ,這些事講起來很簡單,執行上卻需要團隊人力投入大量時間。

舉例來說,Uber Eats為了能拉攏更多類型的餐廳加入,花費不少心力在設計與送餐流程,像是為了替百貨美食街送餐點,特別規劃出專屬取餐車位;說服鼎泰豐獨家合作,則是花了幾個月時間設計從點餐到取餐的流程,反覆測試。

而先前與全家便利商店的鮮食外送實驗,同樣符合他們想提供多元選擇的策略,成功在宵夜時段吸引晚睡、加班族購買超商食物。

方向二:鼓勵業者開「虛擬餐廳」

廣義的虛擬餐廳(virtual restaurant),可指不具有實體店面,專營外送服務的業者,但Uber Eats認為,當外送平台分析完搜尋關鍵字,比對不同區域、時間的消費者喜好後,將這些數據提供給餐廳規劃出新菜單,才是真正有意義的虛擬餐廳。

去年六月,Uber Eats便首次將虛擬餐廳概念引進台灣,一口氣與15家餐廳合作,推出未在實體店面販售的新菜色,例如:精緻烤肉店推出個人便當、日式烏龍麵店因應上班族需求,新增韓式料理。

卓羅格強調,「最理想的虛擬餐廳,上頭菜單應該都會是按照數據推薦設計,甚至,還可以有獨立的餐廳名稱。」

「最大的好處是,老闆不需付出什麼代價,可以不斷嘗試到成功為止。」卓羅格指出, 目前在Uber Eats平台嘗試開設虛擬餐廳的店家,平均能額外帶來三成的外送業績 。

方向三: 不只送食物,攻生活服務

愛吃的人,會不會也想學煮菜?Uber Eats十月底在美國舊金山開啟的Uber Moments限定服務,就在思考這樣的問題。當地消費者可透過Uber Eats App購買烹飪學習體驗課程,價格約新台幣1千至2千元不等。

在哥斯大黎加,Uber Eats則是連「玩具」都可以幫忙送。

「除了食物,我們希望在App裡提供更多滿足消費者生活的服務,或許有些不會成功,但嘗試的過程會發掘很多有趣需求。」卓羅格表示,消費者可以持續期待, 如:會員制、訂閱制這些模式,未來都有可能引進台灣 。

但目前Uber Eats的跨領域嘗試仍以雜貨(grocery)較為成熟,在台灣已經與全家、city’super合作;澳洲的腳步則跑得更早、更快。

不過,即便他們勇於嘗試,卻難以完全脫離市場裡的外送運費補貼火拼。在這種情況下,雖然主力營收還有來自「餐廳抽成」費用,要賺錢的難度著實不小。(美食外送戰火還在燒,Uber Eats為何找高級超市聯手賣生鮮品?)

商研院經營模式創新研究所副所長李世珍分析,外送平台還有很大的價值未完全發揮,有機會比照搜尋引擎賺廣告費,透過「排名順序」、「曝光多寡」等方式吸引餐廳付費,增加外送平台的主力營收來源;前提是,平台多少會需要在抽成費用上「讓利」,以及在送餐品質上證明自己的能力,資料經濟才會有變現的可能。

責任編輯:林美欣

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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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