拆分或是綑綁?OTT平台的成長挑戰
拆分或是綑綁?OTT平台的成長挑戰

最近因為新型冠狀病毒疫情升溫,假日選擇待在家中追影集,其中最令我著迷的是Netflix上與韓國同步播出的《愛的迫降》。由於全劇即將完結,便請身邊朋友推薦作品,有人知道我是星際大戰迷,推了Disney+上的《The Mandalorian》(中譯:《曼達洛人》),有人則推薦Amazon Prime Video上橫掃2018年諸多大獎的《The Marvelous Mrs. Maisel》(中譯:《漫才梅索太太》)。

整理完所有推薦作品後,才發現:不僅因為好作品太多而不知該如何下手,更因為這些作品版權專屬於特定平台,多了必須訂閱多家串流平台的困擾。此時心中不禁浮現一句話:「要是能將各平台上想看的劇分拆出來就好。」這個想法也導致我花了些時間研究OTT(線上影音串流)平台的下一步。

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OTT平台百家爭鳴,競爭白熱化。當各大業者持續替「綑綁方案」增加新東西時,最終將會到達一個認知落差的臨界點:企業覺得自己推出的方案「很超值」,但消費者只感到「被綁架」。
圖/ Ivan Marc via shutterstock

OTT 訂閱平台正將自己打造成當年的「有線電視」

首先很慶幸我並不孤獨。根據勤業眾信2019年《Digital Media Trends》報告,高達47%的美國消費者表示,對愈來愈多的訂閱服務產生「訂閱疲勞」(subscription fatigue)。更甚者,Sandvine的2019年《Internet Phenomena Report》報告指出,P2P網路應用與非法網路電視的流量較往年有明顯成長,推論是消費者為了更便利取得各平台上的獨家內容所致。

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上述現象頗令人玩味。Netflix等OTT平台十年前之所以崛起,都歸因於利用新技術變革(也就是網路),將傳統有線電視原先整合成一大包的服務拆成單一服務。如今OTT平台遍地開花,各業者無不利用更加豪華的內容庫,想辦法留用戶在自家「牆」內,反而有種當年有線電視業者的既視感。

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這個情境就是經典的「綑綁(bundle)—分拆(unbundle)」循環。對企業來說,替既有產品或服務增加營收,最直接的手段就是「加東西」,因為比起獲取新顧客,讓既有顧客多掏點錢往往更簡單。對消費者來說,選擇綑綁方案除了更方便,通常也意味著更便宜,就像套餐普遍比單點划算一樣。

然而,如同Clayton Christensen在其經典著作《創新者的窘境》中提到的概念,成功企業常常持續做自己認為「對」的事情,但很高機率其實是與市場相違背。

當企業持續替綑綁方案增加新東西時,最後會到達一個認知落差的臨界點:企業覺得自己推出的方案「很超值」,但消費者只感到「被綁架」。

此時,新創公司就會竄出,從原本綑綁在一起的服務當中,再分拆出最有價值的部分,然後用新技術提供給消費者;消費者也樂於用更便宜的價格,獲得更好的服務。

十年前,因為有線電視業者提供的方案包山包海、不夠精準,消費者期待像Netflix這種性價比與體驗更佳的獨立服務;十年後,OTT平台不僅數量多,每個平台還不斷築起高牆,總訂閱價格還逐漸逼近、甚至超越過去。開始有消費者期待更方便的服務,甚至不惜在正式授權以前,利用非法盜版途徑來滿足追劇需求。

串流平台的未來方向在哪?

對於消費者需求,我們可以期待OTT業者將怎麼應對呢?Rafi Mohammed去年曾在《哈佛商業評論》發表過一篇短文,他認為OTT業者普遍採用「吃到飽」模式是問題癥結,只要能推出更彈性的定價方案就能有所改善。例如,業者可以採「計量收費」,依照收看時間長度,或看過的劇集數量收費;或是例如依照作品的獨占性、新鮮度、類型等屬性來推出分拆套餐。

OTT業者不一定買單上述這種以「定價策略」來做分拆的建議,因為這可能減少整體收益。絕大多數的消費者都是價格敏感,並無時無刻都在追求最佳性價比。一旦推出更彈性的收視方案,可能導致消費者只挑選對自己最有利、最省的方案,反而使平台收益較過去採用「吃到飽」綑綁模式下降。

比起思考「分拆」,OTT業者現在或許更專注思考如何提供「更強固的綑綁」。

這當中又以Disney的動向最值得關注。回顧Disney的發展史,其企業願景就是打造一個巨大綑綁:用電影創造讓人印象深刻的角色,讓這些角色透過其他媒體、產品通路變現,最後把人帶進遊樂園消費一整天。隨著完成收購21世紀福斯,以及建設完畢Disney+與Hulu這兩條直通消費者的內容高速公路,Disney的綑綁時代或許才剛起步。

最後,5G或許將帶來新的可能。OTT業者眼前的最大挑戰之一,是當網路原生世代的滲透率已到一個程度後,如何找到新的使用者成長管道。 因此,元老級業者Netflix近年來極力推動與全球各地的有線電視業者合作,透過他們來接觸陌生客群。

5G對所有OTT業者來說是一個全新的成長管道;對電信商而言,5G不論頻譜或基礎建設費用都要價不菲,OTT業者提供的內容不僅是行銷利器,更是差異化的武器。當雙方利益一致,或許也將發生電信商向各家OTT業者談獨家內容組合包的情況。

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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