看雙11從光棍節到全民經濟運動的消費奇蹟
看雙11從光棍節到全民經濟運動的消費奇蹟
2019.11.08 | 生活

時間回到1993年的南京大學……4名同寢室的單身大學生常常都談論著「如何告別單身」這個話題,後來甚至以1111光棍節名號來組織活動,更逐步從南京大學發展至各地大學裡,成為一種校園趣味文化。

「那一天光棍們都沒事幹,就讓他們到網上買點東西吧!」2009年就從淘寶辦公室裡的一句玩笑話開啟了這龐大的經濟效應,淘寶將1111光棍節打造成為年末購物節,那一年僅27個品牌參與促銷活動,竟就創造5,200萬人民幣的銷售額,時至今日雙11年年創新高,2018年淘寶天貓雙11總成交額已達2,135億元人民幣,成為網購年度最大的盛事!

「雙11」從一開始單純網路電商的終極促銷活動,到現在演變為兩岸三地都規模化、產業化,甚至成為「現象級」的經濟活動,其牽涉到的商業活動已經不僅僅是單純的網購,還包括智慧物流、行動支付、供應鏈管理、流量布局、爆品策略、智能客服機器人等眾多面向。

雙11熱度不斷攀升,預估2021年有望進入「黃金交叉期」

雙11熱度不斷攀升 預估2021年有望進入黃金交叉期_Google Trends
雙11在過去5年搜尋量顯著增長,尤其在2018年雙11搜尋量,已較2017年翻倍成長,直逼百貨公司週年慶。若以這樣的增長速度,預計在2021年就會出現黃金交叉。
圖/ Google Trends

從Google Trends解析,可以看到雙11在過去5年中,搜尋量顯著的增長,但從去年開始,我們可以看到很大的破口是2018年雙11搜尋量較2017年翻倍成長,直逼百貨公司週年慶,以這個成長之勢,預計在2021年就會出現黃金交叉。 其很大原因要歸功於整個網路購物發展增速越來越快,這不僅是消費型態帶來的轉變,也是電子商務和實體通路先天的商業本質很大的不同。

以網購平台來說,雙11活動期間若能創下千萬造訪人次,對比百貨週慶期間約是100到200萬的來客數,這個網購平台幾乎等同於至少5間百貨公司,可想而知其量體有多大。由於電子商務不受限於時間空間,再加上行動支付的便利性,隨時隨地透過手機就能下單,成為近年零售業關鍵的發展之一。

消費場景位移,推動消費習慣轉變

Criteo在雙11前夕公布了《我們為何會購買(Why We Buy)》,提到

「以整體亞太地區來看,近63%的消費者會在各品牌中選擇CP值最高者,另有44%的消費者偏好在產品選項最多的平台購物。」

除此之外,台灣消費者使用行動裝置購物的比例甚高,只要看到心動的優惠活動就會立即下單,在雙十節與光棍節中,行動裝置的銷售量分別成長了40%以及41%。

這數據都說明了消費場景的快速改變,過去電子商務以綜合型平台為首,訴求商品數(SKU)越齊全越好,現今因為行動時代來臨,後進電商能夠找到行動世代的新消費法則,並掌握其消費喜好也能重新創造另外一個行動消費場域。

從「促銷戰」變革到「全科技戰」的思考:台灣雙11還在高速起飛!

過去看待雙11,大家都以促銷活動去思考,回到今日,要在小螢幕的手機上競爭,則是要跟全世界各行各業的流量比拚,這已不再是場單純的促銷活動,而是商業系統的練兵大考,也是科技戰的比武大會,這10年我們更是從雙11中看見數位經濟的崛起,透過時代的堆疊及科技的昇華,手機普及、互聯網紅利爆發、行動支付興起、多元物流完備、AI科技的落地等一步步墊高這新時代下的消費奇蹟。

大陸電商產業整體紅利消退已進入穩定成長期的狀況,雖然每年雙11仍有驚人的銷售表現,但成長率已是逐步放緩;反觀台灣電商市場這幾年來雙11熱度越來越高,成長曲線仍在上升段,以今年來看,台灣幾大電商平台普遍都看好雙11表現較去年有倍數成長的可能性,都顯示了市場上對雙11商機的正向看待。

電子商務的成功方程式是 「流量 × 轉換率 × 客單價」,當流量越來越稀缺,數位廣告越來越競爭,這時候 「轉換率」 就是各電商平台比拚的關鍵點!我們甚至可以說

雙11是最大規模的「人機協同」合作節日,雙11的成功不再單靠人的智慧,而是將大量運用「機器學習」的推進,千人千面不再是話題,而是最核心的科技運用。

像是過去阿里巴巴工程師開發出AI設計師「魯班」、今年台灣重資產電商紛推AI智慧物流解方,B2B2C輕資產的電商松果購物則著重在個人化的推薦應用,讓每個消費者看到的首頁商品、廣告推播都是個人化的結果,目前首頁的「猜你喜歡」推薦專區今年交易額表現較去年同期表現成長200%,商品頁的「你可能會喜歡」版位轉換率也大幅成長1倍之多,各家電商都在其營運應用發展上擴展AI應用方針,力拼在年度最大流量挹注時,可以獲得最佳轉換及效率。

時代趨勢推動策略變革,新課題將有望推進新商機

從整個網路消費趨勢來看,未來每一年的雙11只會越來越火熱,以阿里巴巴的天貓雙11而言,今年提早了整整20天之多開跑,台灣的戰線也越拉越長,雙11表面上是只有一天「11月11日」,也就是俗稱的「1111」,實際上,現今的雙11不再僅僅是一天,而是整個零售的年終的狂歡購物節,這也為平台帶來新的課題,

當戰線拉長,如何維持「回訪」及「鮮度」就是關鍵。因此也造就了「網購社群化」的現象出現,透過遊戲化、波段化、異業共創話題流量等方式提高互動、增進回訪,逐漸成為市場新玩法。

每個時代趨勢都會帶動策略方針的變化,順應趨勢發揮想像及影響力造就了今天的雙11,其未來仍有強勁的成長潛力所在!

責任編輯:陳建鈞

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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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