如何為零售最前線增添戰力!醒醒吧,別再靠節省人力成本了
如何為零售最前線增添戰力!醒醒吧,別再靠節省人力成本了
2020.12.28 | 商業經營

自疫情在台灣爆發之後,微軟跟許多企業一樣鼓勵員工在家工作,降低感染病毒的可能性,此外,各式各樣的公司內部的實體活動也轉為線上舉行。其中讓我比較苦惱的是,涉及brainstorming、team building這些重視人際互動的活動,該如何在線上仍能促使每個人都積極參與,與實體活動產出相同、甚至更高質量的成果,不僅需要工具應用的輔助,對管理者更是一大挑戰。

在微軟內部會議都搬到線上舉行,所有同事無不絞盡腦汁,思考如何讓線上會議變得有溫度、有參與感。上週有一個與亞洲區同事開會的con-call中,主持會議的同事在正式討論還沒開始之前,點名了一些同事請他們開啟鏡頭,分享最近在家工作的心情。只見同事抱起小孩或是毛小孩,讓這些平常只聞聲卻不見人的家庭成員,露出他們的廬山真面目,拉近了彼此的距離,這個線上會議還沒真正開始,就已經笑聲不斷! 又或者我們部門team building活動,也設計環節讓大家猜猜看,螢幕上的嬰兒照片,到底是哪位同事小時候的可愛模樣,一掃無法面對面的隔閡,更喚起熟悉感,更為想念,這些經驗印證了,即便隔著螢幕,非正式、真誠的互動還是能夠促進同事間凝聚感情,讓你最珍視的員工、顧客等,都扎扎實實接收到你真摯的心意。

遠距工作
受到疫情影響,許多企業鼓勵員工在家工作,降低感染病毒的可能性,此外,各式各樣的公司內部的實體活動也轉為線上舉行。

不少企業開始採取隔離辦公,但許多產業原本的運作模式就是員工分散在不同地點工作,零售業就是明顯的例子。直接接觸顧客的是第一線的銷售人員,制訂決策和營運方針的則是總公司,但參與感是維繫團隊運作的關鍵力量,要讓最前線的員工能更主動參與,不只是被動地聽命行事,就需要為他們提供更多助力。

節省人力成本 V.S 善用人力資源

對照零售業的現況,我們是否為最前線的銷售人員提供了足夠的資訊和工具?眾所皆知,基層員工的高流動率一向是零售業的頭痛問題,但背後的優勢則是員工年輕化,千禧世代員工對科技的接受度極高,因此,公司不該只教導標準工作程序,而是要提供更多知識、資訊和工具來協助他們做好工作。

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在過去跟客戶的合作經驗裡,我們發現傳統零售業的員工還不習慣應用資料。這家公司因為數位轉型,推動全體員工學習使用數據分析工具,包括總機、門市人員都必須更新技能(reskill)。為了降低員工的抗拒感,這家公司特別以台語諧音將新引進的商業智慧(BI)工具命名為「逼哀的人生」,並且以遊戲互動的方式來協助門市資深員工發現新工具的好處,例如以數據找出成交機會高的顧客,確實提升門市業績,透過對一線銷售工作的實質幫助,讓他們愛用及善用數據。零售業是勞力密集的行業,也是人與人高度互動與交流的場域。為達到以顧客為中心,必須協助員工提供「有溫度的服務」。也就是說,第一線人員對顧客的了解越多,就越能夠提升服務與互動品質,善用與顧客互動的寶貴時間(Quality Time)。

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公司不該只教導標準工作程序,而是要提供更多知識、資訊和工具來協助他們做好工作。
圖/ 台灣微軟

台灣的人力成本不像美、日或歐洲國家那麼高昂,如果只從節省人力成本的觀點來評估數位工具的引進,效益可能不夠顯著,不如換個角度思考,如何以數位工具來放大人力所創造的價值。零售業常見的數位工具包括加快結帳速度的條碼掃描和POS機、簡化訂貨流程的平板電腦等,讓人力可以提供更好的服務。有業者開始結合人工智慧、機器學習、深度學習等功能,進化原有的數位工具。

機器取代人力,讓員工創造更多價值

北部擁有超過20家門市的知名連鎖麵包店,他們引進麵包影像辨識系統,安裝在結帳櫃檯的機器對準客戶挑選的麵包盤拍一張照片,系統就會自動辨識麵包名稱與價格並帶入POS機,整個過程比資深員工的結帳速度更快,可想而知對新進人員更是莫大助力。但對這家連鎖麵包店而言,真正目的並非縮短結帳時間,而是發揮員工價值及確保商機。員工不用全神貫注在機械化的結帳作業,就有餘裕與顧客互動,像是推薦新品、提供試吃,創造更多與顧客交流的時間,也縮短結帳隊伍大排長龍,導致顧客失去耐心的問題。

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員工的教育訓練是運用數位工具提高生產力、強化凝聚力的另一個面向。活潑有趣的互動方式能成為吸引員工產生興趣並積極投入的關鍵。運用數位工具來進行教育訓練,以速度最快、成本最低的方式來訓練擁有不同背景和經驗的員工,最直接的就是為解決高流動率的問題。更長遠的目標則是鼓勵員工持續進階學習,協助員工培養、提升自身能力,畢竟在數位時代裡,員工技能的更新培訓與企業競爭力息息相關。

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Viscovery麵包自助結帳系統,省去店員使用肉眼辨識的結帳時間,降低結帳出錯率。
圖/ Viscovery

《Harvard Business Review》一篇文章 “A Time to Lead with Purpose and Humanity”,針對疫情影響對管理者提出建言,「用觸動人心的方式來衡量成功。」我看了深受感動並相當認同。此次被迫採取的隔離政策,拉開了社交距離,更讓我們反思該如何彼此相待,的確,我們每個人都喜歡被溫暖地觸動,因此也更加提醒領導者,應致力將最重要的資產員工、顧客的權益放在首位。

責任編輯:郭昱彣

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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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