KOL商業化後,粉絲還能信任他的推薦嗎?
KOL商業化後,粉絲還能信任他的推薦嗎?

從部落格成為第一種web2.0互動與創造內容工具開始,發聲工具太多,創造內容更容易,不管是文字、圖片、影片、短影片或Podcast,每個人都是媒體。你不發揮影響力影響別人,別人就會影響你。打開數位工具滿滿的都是「內容」,接著還有人正在開發虛擬社交平台,用更多新平台把新內容搬上去。平台超多,注意力被分散壓縮。

溫度、信任、風格,是KOL與粉絲的重要連結

如果要問KOL為什麼值得某一個人去follow(追蹤),答案是因為投緣、投其所好、你喜歡他,可能是因為興趣、說話方式,也可能是他帶給你的娛樂內容。如果提到KOL業配推薦,我認為其中有幾個重點因素要濃縮起來,首重「溫度」、「信任」及「風格」。

Gary Vaynerchuk(矽谷創業家,激勵家)曾經在書裡面分享KOL最重要的幾件事情,其中幾項是「真心做自己」,「不因短暫利益做虛假的內容詐騙社群」,「真心在乎跟自己互動的粉絲與其互動」。

上述我們說的要素「溫度、信任、風格」,溫度代表了互動跟社群之間的氣氛,把粉絲當做朋友一般、而不是一個會員的角色;信任則是維持KOL與粉絲連結的重要因素,推薦的商店與商品沒有地雷,標準始終如一;風格則是個人社群style,例如說有些人完全不管產品好不好用、不以功能取向,專門推薦漂亮的產品,這也是一種KOL的個人style。

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圖/ shutterstock

真心分享,不改變推薦標準為「信任」

智慧型手機普及的年代,我們每個人本身都是一個自媒體,平常我們都會介紹東西給我們的生活圈好朋友,推薦產品本來就是我們日常生活中會發生的事情,但如果要提到都給你錢了但你不會推薦,這件事情就涉及到產品跟公司的品牌是否會跟你的個人價值觀還有原則衝突。

以我自己個人過去操作的經驗舉例,所有「功能性」的產品可能大家的使用方面跟需求是不一樣的,所以不一定能夠達到每個人的喜好滿足需求。但是「民以食為天」,KOL推薦的美食至少他個人都是試吃過、也覺得好吃才會推薦,雖然每個人對於「好吃」的定義不同,但沒試過或不好吃、不夠自然、香精味太重的,絕對不會搬上台跟大家說「來喔,這個好吃,一起來團這個」,因為一定等著被爆頭。

KOL推薦粉絲的最後信任防線是「標準」

最重要的來了,「KOL商業化之後我們可以信任他推薦的事物嗎?」可以啊,當然可以,只要KOL沒有改變標準就行。回想「如果有人免費送你(是個素人)吸塵器,使用後覺得真的很好用,你就不推薦給朋友了嗎?」如果廠商給KOL錢要他把黑的講成白的,真的很難用的產品說超好用,有夠難吃的食物說好吃到不行、驚為天人,這樣就真的行不通了!

任何人推薦東西背後,本來就有一定程度的原則跟底線,思考KOL的事情之前可以先想想以我們個人平常在生活中的行為,事實上就是一個口碑傳播的大小節點問題而已。

素人影響力小、傳播節點小,KOL影響力大、傳播節點大,如果KOL收了錢做廠商的推廣對任何產品都來者不拒,那大概很快也沒有人願意相信這個KOL了。所以大部分的KOL都會細心篩選,愛惜羽毛,良好的粉絲與KOL的關係就是,粉絲知道KOL在幫廠商廣告,但KOL是細心挑選才執行業配行銷,品牌是請KOL放大產品優勢,替弱點緩頰說話,而不是昧著良心說話。

另外這部分還有一個KOL這一方的擔憂是「粉絲不喜歡看廣告,所以KOL一收業配,粉絲就跑怎麼辦?」這也是一個KOL關心的議題,再來找時間談談。

(本文由呂元鐘授權轉載自其Medium)

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #YouTuber #KOL
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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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