串流時代興起,企業如何「疊加」服務?
串流時代興起,企業如何「疊加」服務?

全球央行大撒幣,藉由無限擊發的銀彈攻勢,在防疫戰初期,擊退新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)可能引發的重大經濟衰退危機,副作用則是:便宜到幾乎零成本的熱錢,大舉湧入股市推升股價;房市也蠢蠢欲動,尤其蛋黃區的精華地段房屋,開價比起去年同期大約提高10%以上,且持續看漲。

「擁有」的代價太大,付費共享體驗是消費主流

我不忍看著年輕一代始終居無定所,苦口婆心地勸周遭尚未買房的年輕朋友們,如果真的有購屋的打算,得趕緊趁著近期房貸利率新低點1.3%進場購屋。假設買房子貸款1,000萬元,1年房貸利息約在13萬元,平均月繳1萬元出頭,比起房租還便宜,另外付出的本金,則被動式儲蓄在房屋。

「我想過跟心愛的人開著一台露營車到處闖蕩,想看雲海就往山裡走,想清晨被太平洋的浪潮聲喚醒,就往海邊行。沒地方去就手機連上網,網路上什麼都有、什麼都不奇怪」、「買台露營車,再租個信義區停車位,每個月只要花上8,000元車位租金,不買房,享有自由、無財務負擔的人生。」20來歲的年輕朋友們,七嘴八舌地討論擺脫買房壓力的生活方式。高房價社會,儘管房貸利率低到嚇人,但是動輒300~400萬元的頭期款,對年輕人來說,不管哪個方案,都是一筆不小的負擔。

從這些串流世代人們的討論,讓我不禁想起了1999年電影《駭客任務》(The Matrix),人們從後腦勺接上管子後,悠然進入夢中另一個世界「母體」;相同的,連上網路的世界裡什麼都有,透過小小的手機螢幕,過著截然不同的人生,對物質財產「擁有」的需求下降,轉為「使用」的需求。

以聽音樂為例,早年消費者收聽廣播,是被動接受電台DJ的音樂品味,偶爾才有機會call-in進電台點歌。再演變到消費者購買CD,自己播放想聽的音樂,多了自主性但需要買斷擁有;接著從MP3播放器過渡到以手機App線上串流聽歌,好比Spotify、YouTube Music與Apple Music多人共享的家庭方案,每人月付一杯手搖飲料的價格,就能聽數不盡的歌。

此外,Netflix影視串流平台的興起,基本方案等同一張電影票的錢,卻有上千部電影供選擇,想看就看、無需「買斷」。還有更多生活應用,像遊戲串流服務、共享電動機車等,重點在於「特定時刻的使用權」及「共享」機制。

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新世代消費者更在乎曾經擁有,而不是天長地久的承諾,當「使用權」趨勢興起,後進企業該全力投入,以取代既有服務業者;或是選擇在消費者需要當下,進行疊加策略(滿足特定時刻的特定需求)?

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碎片化享受主義興起,消費者重視短期使用勝過長期擁有,企業經營的重點在於「關鍵時間點促進消費決策最佳化,滿足客戶當下價值極大化」。圖為共享機車GoShare。
圖/ GoShare Facebook

若企業選擇「取代」策略,需要克服既有服務與消費者間的最大靜摩擦力,即現有投入成本及轉換成本。

例如線上遊戲的會員已持有特定銀行聯名卡,刷卡消費回饋率3%,若後進者想要取而代之,恐需提出4%以上回饋率及更多的新戶禮優惠。

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像樂高一樣,疊加滿足更多金融服務

但是否還有其他尚未被滿足的需求,可以再疊加一個服務機會,例如支付、理財、保險或第三方合作夥伴產品?

線上遊戲玩家最在意的,或許不是每一筆消費的回饋,更有吸引力的或許是特殊道具或寶物,那麼便可將此類禮品作為與銀行建立第一次關係的獎勵。

若玩家想要的是穩定的網路連線,銀行則可結合電信業者,提供更高速聯網優惠方案。金融服務的機會點在於電信帳單的綁定扣款,而非遊戲本身。

以運用Google Maps為例,消費者在意的是如何在兩地間最快移動,但除此之外的更多需求呢?選擇交通工具時,可以有步行、腳踏車、機車、汽車或Uber等選項。或可納入更多元的考量,諸如同行人數1~4人,交通工具是自用、共乘或共享,陰天時的下雨機率有多高?

當一個人不管人數多寡或路途遠近,都選擇搭乘計程車,而另一個人平常騎車、下雨天才搭車,差異化的使用者習慣顯而易見。消費者更深層的偏好能被記住或被推測時,愈能精準地打到客戶心坎裡。

碎片化享受主義興起,消費者重視短期使用勝過長期擁有,企業經營的重點在於「關鍵時間點促進消費決策最佳化,滿足客戶當下價值極大化。」

既然如此,為什麼我們還要鼓勵年輕人買房?原因在於,低利率的環境下,「買房」比起「租房」的當下價值高,未來的儲蓄價值也高。而且對於已經決定要買房的年輕人來說,現在買好過未來才買。

不過買不買房倒是其次,我們真心期盼的,還是能夠有「滿足客戶當下價值極大化」的金融帳戶,這個帳戶有點像是樂高積木,讓每個人疊加不同的金融元件。

將來的金融服務,「只要你需要,哇低ㄟ家(疊加)!」

責任編輯:陳建鈞

(本文內容同步刊載於《數位時代》第315期,2020年8月號雜誌)
關鍵字: #OTT #共享經濟
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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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