一個Tinder用戶個資800頁!寂寞經濟大爆發,約會軟體數據價值竟比Facebook、IG更有價值?
一個Tinder用戶個資800頁!寂寞經濟大爆發,約會軟體數據價值竟比Facebook、IG更有價值?

全球約會軟體爆發式成長,正讓「寂寞」成為一門嶄新的經濟學。根據Statista最新數據調查,約會軟體在2019年全球總盈餘已突破19億美元,相較2018年成長了11%,全球超過一億七千萬人為經常使用者,這數字到了2023年將直逼3億人。

寂寞經濟大爆發,從數據與商業分析的角度,有哪些要點值得我們留意?

若借助心理學和資料科學家的眼光來看,我們能深入發掘隱藏在約會軟體的使用者行為,所蘊含的珍貴訊息。(延伸閱讀:2019年App排行榜出爐!交友最賺、短影音又衝一匹黑馬)

據統計,約會軟體的使用者,有43%是介於25到34歲的族群,其中,男性就佔了7成。使用者的收入區間相當平均,不論低、中、高的收入者約各佔三成多。這些數字或許不出一般想像,但眾所周知,多數人在半公開式的社群媒體(比如Facebook)上,都傾向呈現較好的一面,例如渡假、購物、開箱的照片,都是以自我形象(Image)的經營與建構,積累自己在社群中的文化資本。

那麼相較於此,在較為私密且終極目的為真實接觸(見面)的約會軟體上所呈現的,會是更「真實」的自己嗎?

和社群軟體類似,約會軟體也涉及到自我展演(Self-Presentation)──謹慎挑選一張角度最好的相片,興趣欄位寫「看書、聽古典樂、旅行⋯⋯」看起來更有氣質。但除此之外,根據荷蘭伊拉斯謨大學教授瓦德(Janelle Ward)的一篇研究,約會軟體相較社群軟體還多了一項重要特徵──即自我揭露(Self-Disclosure)的成分。這使得後者的數據分析價值迥異於前者。

自我「展演」與「揭露」的複合數據,呈現人性更立體的樣貌

自我揭露通常是指「不輕易對陌生人」提起的經驗。但這類經驗卻在約會軟體中大量出現,例如談及童年的創傷、夢想、近期煩心的事、真實但可能「政治不正確」的想法。「自我揭露」來源於一項相當久遠的人類行為──以交換彼此弱點作為互信的保證。「握手」這項部落時代就出現的社交傳統,就是兩個欲建立關係的酋長,首先證明彼此手中沒有武器的重要象徵。

選一張美照固然重要,但程度更高的「互信」則是見面的前提,於是約會網站上的互動,就複合了帶有「自我展演」及「自我揭露」兩種行為的數據,也因此比起一般社群媒體,構成了更加立體的使用者心理素描。

英國《衛報》曾有一篇調查報導,顯示一位記者督波搭耶(Judith Duportail)本人親自向交友App Tinder公司索取她個人的後台數據,結果她拿到了一分長達800頁的報告,其中清楚包含了她在Tinder軟體上的展演行為:一次將同一則笑話反覆貼給多個交友對象看,以及自我揭露式行為:將私人的欲望、秘密分享予特定對象的對話。

人人需要「地洞」的時代

匿名式交友更加強了上述所說的情況。台中一位不願具名的32歲業務員K表示,他在使用免註冊的台灣匿名約會軟體WooTalk時,面對素未謀面,甚至沒有照片顯示的陌生人,由於沒有心理包袱,反而更能傾吐自己的秘密與憂煩。這或許是希臘寓言故事「國王的耳朵是驢耳朵」的現代版吧──人人都需要挖一個地洞,把想說但不能說的話盡情說出來。

這些「地洞」裡數據有什麼商業價值呢?大量存在於約會軟體上的高密度個人情緒、想法、價值觀,很顯然對於數據商或廣告公司來說,就是「含金量」最高的一條礦脈,甚至有分析師直接指明了:在商業應用上,大數據的本質就是「帶情感/情緒的數據」(Big Data is “Emotional” Data)。

但從私密對話抽取出的文本分析,和一般使用者行為一樣,都可以被作為廣告投放的依據嗎?或是否對資料持有者該有著更嚴格的倫理規範?無論如何,約會軟體都將逐漸成為資料分析師的重要寶庫,並將持續為持有者「產出」高價值的數據資產。

責任編輯:江可萱、蕭閔云

本文授權轉載自:未來商業產物焦點

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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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