藏書量少、專攻電子雜誌的Kono,如何在疫情下會員數暴增7成?
藏書量少、專攻電子雜誌的Kono,如何在疫情下會員數暴增7成?
2020.04.22 | 3C生活

面對新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)威脅蔓延全球,各國大都市紛紛封城,人們減少外出,娛樂紛紛轉向各類影音、數位閱讀內容平台,專注雜誌的電子書平台kono也發現2月會員數比1月新會員激增7成。

Kono電子雜誌在2011年成立,在台灣的電子書平台中,也算是資深玩家。不過,比起其他的繁體中文電子書平台動則10萬冊以上的藏書量,只專注在「雜誌」領域的Kono,包含新刊與過期雜誌,藏書僅有1.5萬冊。不過,在此狀況下, Kono平台依然累積超過60萬用戶,App下載量也高達150萬。

面對越來越激烈的數位閱讀市場,堅持聚焦在「雜誌」領域的Kono,該怎麼做出市場鑑別度,得到讀者的親睞?

主攻海外市場,擴展多國雜誌品項

創辦人暨執行長簡旭霆從國中時期就赴美留學,愛看書的他,當時在國外難以取得中文的閱讀內容。因此,才在就讀史丹佛時與校友共同創辦Kono,想要解決跨海閱讀內容取得不易的痛點。

如今看來,Kono主要讀者群正是如同簡旭霆一樣的海外閱讀者。Kono站上的讀者,大部分都不在台灣。

Kono Co-founder&CEO 簡旭霆 Stanley Chien_2017-12-12_吳
簡旭霆在2011年與史丹佛校友共同創辦Kono電子雜誌平台。
圖/ 攝影/吳晴中

受到疫情影響,Kono在今年2月的新會員人數狂飆,相較1月份成長7成之多;平台內的總文章閱讀數也增加5成,整體業績較去年同期成長27%。簡旭霆說,在這一波疫情所帶動成長,主要動能也是來自海外讀者。

為滿足更多位於世界上不同地方海外讀者的需求,Kono老早展開佈局。儘管Kono架上書籍總冊數不多,但300多款雜誌中,品項涵蓋了來自台灣、香港、日本、歐美出版社的雜誌,而且還在持續擴大中。

像是今年,Kono就取得梅瑞迪斯出版集團(Meredith Corporation)旗下8本熱門雜誌的亞洲區電子版權授權,其中包含《Food & Wine》、《People》、《Instyle》等知名雜誌。以日雜來說,《non-no》、《25ans》、《婦人畫報》也都是Kono搶下的獨家代理。未來也會著眼於新加坡、馬來西亞、韓國等亞洲國家,引進更多各地不同的雜誌。

自詡「科技公司」,Kono「好讀模式」讓雜誌不再只是PDF檔

對Kono來說,電子雜誌可不僅僅是把PDF檔案上架那麼簡單。

在現行許多電子雜誌平台上,讀者往往只能看到雜誌的PDF檔,受限於智慧型手機、平板電腦這類載具的螢幕面積,讀者往往要不斷縮放才能讀到文章內容,使用者體驗不佳。

為解決這個問題,Kono研發Smarticle技術,快速從PDF中抽取內容,切成單篇文章,使用者就能用閱讀網頁文章的方式瀏覽雜誌,字級也可以自由放大或縮小。透過Smarticle好讀模式,讀者也可利用Google語音系統朗讀,隨時可「聽」中、英、日、韓四種語言雜誌。

這也是為什麼簡旭霆說,「 Kono的本質,是一個科技公司 。」

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Kono把來自不同雜誌的文章,重新組裝成不同企劃特輯,為過期刊物創造新的生命。
圖/ Kono電子雜誌

延伸閱讀:台灣「真A4」最大尺寸閱讀器的誕生,為何Readmoo採用集資模式孵化?

把雜誌單篇文章拆解重規劃,價值不退

雜誌類的刊物,讀者往往偏好閱讀最新的期數。不過,許多過期雜誌的內容其實時效性並不強,即使過了幾個月依然有參考價值。

在透過Smarticle技術將雜誌拆解成單篇文章後,Kono平台上的1.5萬冊雜誌,其實包含超過50萬篇巨量文章。展望未來,Kono要把這些來自不同雜誌的文章,重新組裝成不同企劃特輯,為過期刊物創造新的生命。

像是Kono平台上的「知識錨點」特輯,就是集結不同雜誌中的時事議題,重新規劃成為「疫情專題」、「性別平等」等專題內容。還有「女子力研究會」特輯,則是把各類台日女性雜誌中的穿搭、化妝類文章提煉出來,重新組裝成「好比例穿搭術」、「吃出高顏值」等等不一樣的主題。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #電子書
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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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