業務不只是賣東西!面對企業客戶,如何透過「業務升級」提升新創團隊高度?
業務不只是賣東西!面對企業客戶,如何透過「業務升級」提升新創團隊高度?

最近與許多企業主討論到台灣人才的概況,發覺台灣除了軟體工程師正在被外商以及博弈產業瓜分之外,另外有一種人才,是台灣大多新創與企業非常缺乏的人才,那就是懂軟體思維又專精B2B的業務人員。為何這個角色如此重要呢?

因為在這個軟體的時代,許多產品變得相當「虛幻」,不如硬體產業或是零售產業賣的是實物,軟體產業賣的是Know how、專業工作者的時間,其實說穿了,跟會計、顧問產業逐漸變得類似,但唯獨最不一樣的特點,就是近幾年的軟體產業變化之快,開發或是管理的方法論改變之速,讓許多業務與企業根本追都追不上,而這也造成了為何這個產業這麼缺真正擁有Know How業務的原因。

B2B業務為何重要?

或許很多人腦袋出現問號,企業有B2B也有B2C的性質,為何不是缺做B2C的產品人,反而是缺B2B的業務?

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並非其他角色不重要,但銷售之於一家公司,就如同汽油與汽車的關係,電力與電腦的關係,零組件做得再好,沒有這些能源,一個機器就無法運作;而B2B正是許多企業真正的盈利核心。

或許你可能覺得如果我做電商,賣咖啡豆、賣牛奶,理論上應該跟B2B一點關係也沒有,但事實上,如果你仔細研究還沒有電子商務時代的銷售架構,為何有大中小盤商的存在,就是因為大盤商想要有些基本盤,所以去找中盤商來承攬貨物,而中盤商可以透過銷售技巧賺取差價,藉以得到一些利潤,所以中盤或小盤商成為分散風險的角色。

再回頭看看現在的電子商務,或許在過去5年的時間,由於社群與廣告的遊戲規則在網路產業還未成形,所以還有許多的流量紅利,透過網路廣告,可以達到相當不錯的成效,這時候大部分的電子商務或產品商會選擇直接接觸消費者。

然而,當網路廣告的費用逐漸提升,純網路的生意成本越來越高,電子商務不再是一條具有紅利的路時,生意終會回歸需要有些中盤商來做分銷的動作,而這時候,B2B的業務就會又回到企業的核心,但這回,分銷的廠商肯定不會像過去一樣,誰有錢就能做,相反的,許多做軟體產品,手上握有小眾流量的廠商,甚至是網紅,成為了中盤的角色,公司與公司的交流,在網路時代重新上演B2B的業務,將能為公司帶來獲利的基本盤,有的公司甚至是主力營收,可以想見的是,未來5年,在軟體產業逐漸再次成型的時代,這個角色將是很多公司成長的關鍵。

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小公司尋求「快速成長」

許多新創公司初期品牌知名度較低,難以讓許多企業看上眼,所以在小公司做B2B業務拓展,與在知名企業去談業務,其實很不同,之前我遇過很多從大公司出來的創業者,很容易在這邊卡關,原因很簡單,因為褪去了大企業的光環,新創公司的業務與執行,基本上是實際挽起袖子把手混進泥土裡去做事的,而這也成為許多新創企業之所以拓展業務不順暢的根本原因。

在新創公司談B2B業務,有個最大的困難點,就是大家容易陷入「功能比較」的迷思,基本上比較了解know how之後,會發覺真要找出自己到底有什麼獨特之處,恐怕還真的找不到,而進到企業中,卻又很容易被拿來做比較。

還記得之前看過Simon Sinek所提出的Golden Circle(黃金圈)理論裡面,提到凡事要從Why往外思考,說來容易做來卻十分難,因為進到許多企業內,大家只會從What看起,根據我過往談合作的經驗,大多只有老闆,才會對你的Why有所興趣,所以對新創來說,想辦法攻堅一個企業最好的方法,就是想辦法見到老闆,把你成立公司最核心的故事告訴他,再告訴他一個或許能用你的技能幫他開展新事業的方法,基本上成功的機率肯定多個20個百分點,肯定不為過。但最難的就是,大部分的新創,光要搞懂這樣的做事方法,恐怕都已經快沒時間了,畢竟對新創來說,時間與存活的可能性是一直在競爭的,更何況還要讓這業務的習性,變成一個大家都有的習慣,恐怕是難上加難。

大公司尋求「新業務開展」

對稍大一些的公司來說,B2B的業務不見得只是找新的客戶,有可能是造就一個新事業體,也有可能是找尋合作夥伴,總之B2B的業務基本上對大公司來說,就是一把利刃。而在我們觀察大部分大型企業的B2B業務之後,我們發覺,在既有的服務上,拓展B2B業務,是大部分公司還算擅長的,但如果要切換領域,基本上困境就會變得十分高,就如同很多硬體公司的業務,要開始轉往服務的時候,就容易因為習性的不同,用傳統的方法做新型態的業務,導致最後談判破局,也是常有的事。

現在大部分稍具規模的公司,都在思考怎麼讓服務變得更大,這也是為什麼前幾年CRM(客戶關係管理)的議題又開始變夯,近幾年談Marketing Technology(行銷科技)或是Customer Data Platform(客戶數據平台)也越來越多,說起來好像很複雜,但實際上概念很簡單。

簡單來說,就是用熟客來買不同的服務,創造新的收入。

舉個例子,假設有個客戶,定期會進貨買咖啡豆,代表他們可能每週都會有人固定喝咖啡,這時候公司推出新的甜點服務,就可以去問問這個客戶有沒有興趣在每週某天下午3點,訂購一些甜點,或許就有機會成功,這其實就是新業務開展的契機。

然而在大部分公司通常遇到兩個困境,其一是公司內部數據散落各地,要能收斂客戶名單,是困難的,其二則是許多業務都要等甜點的Menu做出來,甚至有一兩個成功案例成功後,才有辦法推動,大部分業務很難無中生有,但做出來後與實際想像可能有落差,就會陷入比較功能的迷思,其實單就這點,就跟前述的新創公司業務問題是很接近的,而這個問題,一樣是因為B2B業務不夠純熟的原因。

除了談判,業務更要想像力,甚至要懂信念

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好的業務不只是賣產品,還懂得讓人想像,並能說出信念,才能真正打動人心。
圖/ Dima Sidelnikov via shutterstock

講到這裡,或許很多人會覺得,B2B業務就好像是很會說,很會介紹東西,伶牙俐齒,還要跟人攀關係,然後一天到晚一直來騷擾你;各位朋友,如果你遇到上述狀況,那都只是最偏門的業務,基本上跟本篇講的概念,不是那麼有關聯性。

一個好的業務,應該是把你最需要的東西,在你需要的時候,整盤端到你的眼前,但講到軟體,妙的是大多人都是看著別人的服務,來思考自己該有什麼,所以以前最常遇到別人問我,做一個Uber要多少錢,做一個facebook要多少錢之類的問題,或許你會覺得這麼低等的問題,應該是很不入流的公司問出來的,但現實的答案是:其實甚至公司規模不小的老闆也問過類似的問題。

談軟體、談服務,最困難的是,我們賣的是虛的東西,所以讓人能「想像」變得相對重要,要讓別人能想像,自己就要先有想像力;再者,問到你跟別人有什麼差別,絕對不能講我們有什麼功能別人沒有,要講的是,我們相信跟你合作的互相信任,才是我們最重要的資產。

業務如果是公司的汽油,那油的品質便十分重要,談得好,與客戶建立起良好的關係,自然就會每年有固定的營收,而這些穩定收入,也才是一個企業得以成長的關鍵。

這一切絕對不會是因為你的公司比別人厲害,相對的,這世界或許有許多大公司技術能力很強,但這世界還是存在各種形形色色的公司,他們不是最厲害,但也在市場上賺不少錢,所以談業務時,絕對要想清楚「我們為何存在」。

信念,永遠比功能更重要。

業務之後,便是管理

當汽油加入,機器便開始運轉,業務帶進來,管理便發揮重要意義,關於管理,讓我暫且賣個關子,下回分曉。

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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