微風澄清裁員風波,精簡人事為了這一步棋
微風澄清裁員風波,精簡人事為了這一步棋

微風日前傳出要裁員三成,事後證明為調整人力約不到5%,但外界不免好奇,微風是因為景氣不佳?還是新冠肺炎衝擊?才會有人事變動,事實上,微風董事長廖鎮漢因應百貨業的數位變革在四年前就啟動相關計畫,這一步棋走了很多年,最新力作為今年初低調入股粉絲經濟系統市占率第一名公司伊洛帕科技,而這個事業的操盤手,是廖鎮漢身邊的頭號戰將微風數位董事長張怡玲。

延伸閱讀:什麼是超零售元年?微風董座廖鎮漢拆4個S講明白

她表示,百貨紛紛都在進行數位轉型,對內是為了減少人事成本,外部多數是為了經營消費者,了解消費者的購物行為。那麼,微風進行數位布局的背後,架設出何種門檻?與其他百貨的差異化為何?以下是張怡玲的專訪內容:

問:微風集團如何數位化?要如何建置零售生態圈?如何導入科技?

答:微風為了進行數位化轉型,2016年成立子公司「微風數位」,負責建置會員技術和會員發展。今年初董事長廖鎮漢曾表示要推出「微風生態圈」,加入生力軍「微風新科技」,目前集團處於擴張發展階段,即使加入新科技,是希望在擴張階段就可以減少人力,而不會因導入科技而裁減人力。

所謂的生態圈,是微風在既有平台下,以消費者的會員經營為核心,將櫃商與品牌商都納入體系中。今年初微風入股線上粉絲經濟系統市占率第一名公司「伊洛帕」51%,為了協助他們推出「品牌廠商共享經濟」並結合網紅社群概念,後續將協助微風廠商在線上發展。

今年伊洛帕將協助櫃商打造會員串連平台,說服櫃商分享會員資料,微風提供支付功能和會員串接,互相分享會員資料,藉此分析消費行為,利用AI科技建構商業模型,知道消費者消費軌跡,就能預測消費行為,並回饋給廠商,主動推播商品訊息,精準行銷。

微風
圖/ 經濟日報

問:「品牌廠商共享經濟」並結合網紅社群的概念是什麼?

答:今年伊洛帕將協助櫃商打造會員串連平台,說服櫃商分享會員資料,微風提供支付功能和會員串連,彼此可以互相分享會員資料,藉此分析消費行為,利用AI科技建構商業模型,知道消費者消費軌跡,就能預測消費行為,並回饋給廠商,主動推播商品訊息,精準行銷。

AI的門檻,在於消費者本身就有很多消費行為的變化,所以光從消費數據分類到消費者分群等,都是很大的學問,資料都是逐步在收集;微風在過去一年多來,就建立預測的分析模型,但這需要不停修正,不過運用層面會很廣。

比如要舉辦活動,以前可能得依照過去的經驗,來推銷「可能會熱賣」的商品,以及預測哪類消費者會對此活動有興趣,有了分析模型,就能更了解客人;我們微風數位成立這四年多年,累積了60萬活躍有效會員的資料,回購比例很高,也就能使用分析模型,當百貨有檔期或是促銷活動,就能更精準準備商品,刺激他們回來消費。

另外,則是協助廠商「成為網紅」。

過去三年,網紅經濟興起,消費者會透過網紅直播而購買商品,但是網紅早期介紹商品無法讓客人在網路下單,都是人工作業或是GOOGLE表單填寫,伊洛帕也是因為看到此商機,而推出網路的商品訂購系統。

問:伊洛帕的專長如何運用在微風的生態圈?

答:廠商的倉儲管理以往都分散處理,沒集中管理,伊洛帕可協助將廠商將多通路整合為單通路,比如某品牌商的商品銷售渠道,線上可能有蝦皮、momo,線下在微風或其他家百貨,這樣廠商要處理的對應平台,就有好幾個,每個平台都要處理訂單和庫存管理等,伊洛帕會協助建立一個中心平台,可將這些渠道整合,同步庫存管理,員工就不需要去操作各種不同的後台,從這一個中心後台,就可以看到哪些通路剩下多少商品,再從這個後台出貨給客人,可節省管理人力。

微風
圖/ 經濟日報

另外,我們建立平台,也結合網紅社群機制,櫃商可舉辦活動,提供產品資訊給消費者;微風會員APP會提供客人活動商品的連結,網站則由伊洛帕建構,無論是新品預售、獨家、特價商品等,賣場會屬於快閃概念,可能幾天或是一星期後就不見了,採限時銷售,等於讓櫃商也能成為「賣東西的網紅」,在線上衝刺業績。

微風除了提供後台的購物系統,也建立了顧客管理和庫存管理、訂單管理等,一旦客人下單,微風還可協助廠商將貨品集中並發貨宅配。

現在是初步讓廠商了解,微風可以運用科技化協助他們,以往出貨需三人,現在出貨只要一個人,不但節省人力,也省去成本;初期廠商系統不會互通,都是獨立系統,不過久而久之,廠商會員系統和會員優惠券可以共用,並且打造互通生態圈。

問:新系統和新科技的導入,對於微風的未來每年的淨利率提升是否有所幫助?為此投入金額多少?

答:對公司來說,前期投入就是為將來獲利做準備,所以勢必會有支出成本,但仍要看投入的金額和後面回收的速度,但我相信對於提升淨利率一定會有幫助;至於投入金額,則沒特別統計過。

延伸閱讀:

1.微風:裁員不到三成 勞動局關切
2.微風拚粉絲經濟 櫃商變網紅
3.談2020景氣 微風董事長廖鎮漢:「變化多端的一年」

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:經濟日報

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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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