捷運常客優惠新制2月1日上路!忠誠回饋和月票哪個最省錢?圖表懶人包試算給你看
捷運常客優惠新制2月1日上路!忠誠回饋和月票哪個最省錢?圖表懶人包試算給你看

2020年一開始,雙北捷運立刻有新氣象,除環狀線第一階段1月19日試營運,農曆年後正式開張,2015年起上路的電子票證8折優惠也走入歷史,新的「捷運常客優惠」將在2月1日上路,以「搭乘頻率」作為忠誠度憑據提供乘客現金回饋。

延伸閱讀:確定取消8折優惠!台北捷運票價新制看「忠誠度」,誰受惠?誰變貴?

常客優惠划不划算?每月搭車次數、平均車價成比較關鍵

不少月票捷運族十分困惑,究竟該繼續買1,280元月票,還是改用計次優惠的捷運常客制比較划算? 由於捷運局統計,67%乘客每月搭乘次數不超過30次 ,也就是說,這群人不是天天利用捷運上班及返家,因此這些人幾乎不在月票族群內。

常客優惠.jpg
一張圖弄懂常客優惠級距。
圖/ 北市捷運局

再來討論剩下3成乘客,由於他們幾乎每天靠捷運通勤,是最容易困惑是否要放棄月票的乘客。若以一個月搭44趟(22個工作天,上下班各一趟計算)來說,新制度可以享受75折優惠。

在75折優惠方案中,要求每月搭乘頻率是41趟以上,建議單趟車資40元以上乘客,若確定每天搭捷運上下班可以考慮轉用月票。單趟票價35元以下的乘客放棄月票吧!常客優惠比較適合。

但75折方案卡在40次跟41次會有大差異,關係到打折8折或75折,所以十分建議消費者可以判斷當月工作天數或預估使用量決定買卡與否。

未來搭乘優惠選擇也會更複雜,比方過年、2月天數少,若上班日低於20天,通勤族每月少搭(少於41趟,比方因為請太多特休或當月國定假日多)就會落入8折區,這個折扣區間的乘客,其實多數建議參與常客優惠,不要買月票。

換言之,購票心法是,當月上班日少,國定假日多,導致上班天數低於20天,加上不是45元(含)以上票價區域乘客,請用常客優惠。

常客優惠
長途乘客,若天天搭乘,可以選月票。
圖/ 北市捷運局

工作天數超過21天,也就是每月搭乘42次以上,且票價45元以上可以改用月票,40元以下票價區域(40*42*75折=1260元)則還是常客優惠就好,因為比月票1,280元便宜,除非具體知道本月有較多通勤以外的搭捷運需要。

至於高頻率搭乘捷運的「捷客」,每月搭乘超過51趟,優惠最高鎖在7折上限,因此單趟35元以下建議仍參加常客優惠,只有搭乘51趟以上,單趟都超過40元以上的乘客,可以改月票吃到飽。

以下試算新舊制誰優惠:

由於月票是不計搭乘次數,都只要1,280元,以每天搭捷運上下班的上班族為例,新常客制度上路前(電子票證8折),當通勤往返兩站原價35元,一個月44次算下來是1,232元,但若上下班,還會搭捷運外出辦事或聚會的乘客,就可以考慮買月票(1280元)。

但常客新制上路後,44趟屬於75折優惠區,消費者每趟搭乘35元都打75折,總計最後支出1,155元,在常客新制是被多獎勵的一群,比舊制省77元。

必知的冷知識:公車轉捷運常客省更多

因為轉乘(公車轉捷運)有額外優惠,新制上路,高頻轉乘族也受惠。
搭公車前往搭捷運轉乘,每趟可折8元,舉例本趟捷運車票20元,但出站時會只收取12元,該8元雖然沒支付,但捷運局在累積現金回饋時,會用乘客支付了20元計算,所以通勤族可以盡量轉乘,並使用常客優惠,那麼除了賺到轉乘優惠金,還可以讓折扣更高。

僅供刊物用途_shutterstock_1421976077_MRT_捷運_座位_壅擠.jpg
捷運預計更改費率計算方式,未來怎麼搭必須多算算搭乘頻率。
圖/ Shutterstock

延伸閱讀:環狀線確定將開放試乘!通勤時間、捷運票價到底省多少?

比較新制跟舊制差異

舊制: 小云每天從家裡搭公車五站,到府中站轉捷運上班,抵達國父紀念館站後步行到公司,這段捷運35元用悠遊卡支付打8折花了28元,但又因轉乘折扣8元,實際支付20元捷運費。上班一趟花費35元(15元公車+20元捷運)。

但若新常客優惠上路,小云每趟上班花費42元(公車15+35-8)。

看起來常客優惠讓小云單趟車資大增,但其實不然。

新制: 若小云每天通勤上班,每個月至少搭乘捷運41趟以上,享受75折優惠,那麼35元的捷運費會回饋8.75元到小云次月悠遊卡上,等於一趟捷運費用是35-8.75元回饋金-8元轉乘優惠,捷運費變成18.25元,上班一趟捷運加上公車費等於33.25元,更便宜了!

若只是捷運搭乘40次以內呢?若是8折常客優惠,則小云捷運回饋金變成7元,35元捷運票價-7元回饋金-8元轉乘優惠,跟舊制一樣都是20元。

換言之,捷運常客若搭乘頻率高,用到轉乘機制,反而有更高的節費空間。

責任編輯:蕭閔云

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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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