如何把防疫的成功經驗,複製到零售業上?
如何把防疫的成功經驗,複製到零售業上?
2020.12.15 | 商業經營

一場由新型冠狀病毒(COVID-19)引發的全球疫情,改變了既有的工作和生活方式,也帶來了新常態(New Normal)。疫情高峰期間,微軟的實體活動幾乎全面改為線上舉行,不變的是與客戶、夥伴及社群保持緊密互動,不受實體限制也讓我們可以增加更多新的改變,像是四月中旬舉辦的「微軟線上技術峰會」,就力邀微軟的大家長,CEO薩帝亞·納德拉(Satya Nadella)向台灣數位轉型決策者、開發者發表演說。

來到台灣工作與生活已經一年多了,台灣在產業、經濟以及科技上面的成績與進步,每每讓我感到讚嘆以及佩服,台灣的防疫成效大家有目共睹,而我最感興趣的是蒐集疫調資訊的過程,以病例為中心進行訪談和資訊收集,結合足跡和通聯資訊來追蹤病例的旅遊史和接觸史,當疫調中心對病例的了解越多,越能找出傳染途徑,進而採取對策,例如匡列相關人員進行採檢,以釐清確定病例接觸者、劃定可能的警戒區域。

中央疫情指揮中心追蹤全球新冠肺炎 COVID-19 疫情
中央疫情指揮中心追蹤全球新冠肺炎 COVID-19 疫情,以病例為中心進行訪談和資訊收集,結合足跡和通聯資訊來追蹤病例的旅遊史和接觸史。
圖/ 總統府提供

同樣水深火熱,疫調成效卻有目共睹

這讓我聯想到,強調要以「顧客為中心」的零售業,是否也像疫調人員一樣如此認真仔細地了解顧客的消費足跡和需求偏好?在了解顧客之後,又採取了哪些行動來滿足他們的需求?

疫情期間,零售業正面臨線上火熱、線下冷清的兩極發展。電商的訂單應接不暇,實體通路則大受打擊,除了量販超市因為民生物資出現搶購熱潮,其餘業者幾乎都因人潮銳減,面臨危急存亡的營運困境。人潮就是錢潮,少了人潮的零售業該何去何從?許多人認為2019年東區倒店潮的主因在於沉重的店租成本,但顧客習慣偏好的改變何嘗不是更應重視的課題。疫情爆發前,美國、日本等地的零售業早就有衰退跡象,也一直在嘗試各種因應對策,其中「數位轉型」就是選項之一。

數位轉型
疫情爆發前,美國、日本等地的零售業早就有衰退跡象,也一直在嘗試各種因應對策,其中「數位轉型」就是選項之一。
圖/ 數位時代

數位轉型只做半套,企業將錯失市場先機!網路工作者不容忽略的三層思考

舉例來說,微軟的夥伴Syte的解決方案,幫助百貨公司拓展網購通路並搭配虛擬服務人員,利用Syte的In-Store Smart Solutions可協助解決高達25%的顧客問題。此外,搭配AI視覺化工具的時尚造型app,結合社群媒體大數據和時尚專家的流行建議,能協助顧客搭配出整體、多樣的造型,進一步刺激消費、增加穿搭信心。

疫情是買氣大減的原因,還是企業的藉口

買氣大減,大家把顧客不上門歸咎給疫情,但所有顧客都是因為這個原因而不上門嗎?疫情過後,顧客就能順利回流嗎?歸根究柢,如果無法提供顧客想要的商品或服務,不管有沒有疫情,都很難吸引顧客上門。

這就回歸到一個最根本的問題:你到底有多了解你的顧客?

我來到台灣工作之後,有幸結識被譽為台灣流通業教父的徐重仁先生,他在退休後創立了重仁塾,持續與台灣各界的菁英對談交流,分享他對零售業的遠見及願景。記得徐重仁塾長曾說:「零售業要為顧客提供有溫度的服務。但要做到這件事,必須要回歸原點,思考顧客是誰?顧客要什麼?才能進一步提供更好的商品和服務。」

徐重仁
徐重仁認為,零售業要為顧客提供有溫度的服務,必須要回歸原點,思考顧客是誰、要什麼,才能進一步提供更好的商品和服務。
圖/ 蔣曜宇

當數位成為後疫新常態!整合線上線下,打造無縫的娛樂體驗

讓「以顧客為中心」的理念成為零售業的DNA,不能單靠第一線人員的觀察與發想,科技配套是不可或缺的工具。必須建立完整的分析模型,包括了解顧客、預測需求、協助顧客快速找到想要的商品,才能創造好的消費體驗。零售業最不缺的就是資料,每一筆成交記錄都包含了豐富的訊息,無論是顧客、商品,甚至是on檔的行銷活動或促銷優惠;要了解顧客,除了解讀過往的資訊,也可以主動出擊,透過和顧客的互動取得更多有價值的資料。

Amazon Go的顧客不必再大排長龍等結帳.jpg
零售業要以顧客為中心不能只靠第一線人員的觀察與發想,科技配套是不可或缺的工具。圖為「Amazon Go」的實體商店,顧客不必再大排長龍等結帳,只要拿起商品走出店外,系統會記錄消費內容。

亞馬遜走「防疫優先」策略,專注遞送民生物資

深入了解顧客需求,疫情才能成為轉機

徐重仁塾長分享過一個小故事,把超市準備上架商品的數量砍掉一半,業績反而會更好,因為架上都是以專業為顧客精選的商品,商品數量的減少也讓顧客更快找到想買的商品。

零售業若能針對個別消費者需求即時地提供個人化商品資訊,不僅能提升購買慾望,相對地,店家也能藉此累積資訊,進行後續分析,像是哪個商品最常被拿取、顧客觀看螢幕影片的時間長短,做為調整商品陳列和規劃行銷活動的依據。

舉例來說,知名超商在科技二代店設立了健康貨架,明確鎖定在注重健康而且會花時間研究商品資訊的顧客,貨架商品包括全麥麵包、沖泡式麥片、營養補充食品等,而安裝在天花板的數位攝影機只要拍攝到顧客拿取健康貨架上的任一商品,貨架頂端的螢幕就會相對應的播放商品的營養成分、熱量標示、行銷影片。

零售業
零售業若能針對個別消費者需求即時地提供個人化商品資訊,不僅能提升購買慾望,相對地,店家也能藉此累積資訊,進行後續分析。
圖/ MoneyDJ理財網

疫情終究會過去,對零售業而言,此時此刻面對的營運危機,也是轉型的契機,關鍵就在善用科技工具的支持,從商品面和服務面著手,以具體行動真正落實「以顧客為中心」的理念。

責任編輯:郭昱彣

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

關鍵字: #零售業
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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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