為何飲料第二杯半價並沒有省到錢?
為何飲料第二杯半價並沒有省到錢?

不知道大家平常上班前,會到便利商店買一杯黑咖啡嗎?有時也會碰到店員貼心詢問:「第二杯半價」,要不要寄杯?通常大家對於這種優惠鮮少會Say No,畢竟按正常邏輯思考,如果確定天天會喝,當然有省到沒錯,但是你真的天天會喝嗎?

像我這種重度咖啡患者每天喝八杯的人,在朝九晚五上班時,偶爾也會買便利商店的咖啡,但也不見得天天會寄杯喝咖啡,你是不是有時候因為「寄杯」的因素,本來隔天沒有要喝,卻跑去兌換了?(畢竟你已經付了錢)

除了便利商店外,像是一般商店、藥妝店、百貨等,也有「第二件半價」這種常見的優惠方式,實際上你每買單一次,你的荷包就少了一些。

半價的誘惑是不是讓你被制約了?

你的「真實需求」其實並不需要寄杯,你只是當天想喝一杯咖啡,但因為「第二杯半價」的誘惑,讓你潛在說服自己,認為隔天反正也要喝,所以「寄杯」,導致無限寄杯的惡性循環,可以說你被「寄杯」這個優惠給制約了。

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圖/ wavebreakmedia via shutterstock

我們來看實例,假設今天一杯便利商店賣55元,第二杯半價算28元,共計83元,店員會告訴你省了27元呢。但如果你不要寄杯,實際上只會花55元,對就是55元,非83元。

所以通常店員問我要不要寄杯,我會拒絕,因為我知道我不是每天都會喝便利商店咖啡的人,假設我真的想喝,我一週喝個1-2次差不多,但如果莫名的寄杯了,可能會不知不覺就「妥協」的喝了4、5次,真的很可怕呢!

同樣的道理也可以套用在其他第二件五折、六折的優惠裡,實際上當下只需要「一件」,但因為第二件優惠你會想著「反正之後會用到」就買起來放,這種如果是消耗性產品,像是衛生紙就算了,確實消耗很快,但如果該產品是要消耗很久,或甚至非消耗品,那你得確保你個人喜新厭舊的程度為何,否則那個第二件真的只會在家裡被放著,放到生厭。

我曾經在屈臣氏買了一罐跟沐浴乳一樣大罐的洗手乳,正逢第二件半價,想著反正消耗品,我就加購了,結果在第一罐才用到一半時發現不好洗,便看上其他更好的洗手乳,但又得耐著性子把原本的兩罐用完,因為我花了錢吶。

我也曾經在上飛機前時,到免稅商店買了第二條更優惠的口紅,而且店員還會推波助瀾表示,這個顏色之後不會有優惠,當下想著反正是消耗品會塗完,但到現在已經邁入第三年我還沒塗完,第二條還沒拆封,因為女人一定不止一條口紅,抽屜少說好幾條,輪流塗都還沒塗完,當初買的顏色也早就過季了。

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圖/ Flickr CC by Open Grid Scheduler

下次購買時,先停下來思考一下,如果沒有這個優惠,你也會買第二件嗎?如果不會,那代表你可能沒那麼需要,如果是「可有可無」,你也可以選擇無,保證你轉身離開時,會覺得賺到。

什麼情況下半價購買會真的賺到?

你在生活中真正且持續性會用到的東西,像是:日拋隱形眼鏡、維他命C。這是我的清單(如果是口紅這一類也要因人而異,如果你像我用量很少,對你來說也不算是持續性),你心裡應該也有一份常用清單。只要不是「因為我已經買了,所以只好用它(因為寄杯了只好隔天要來喝,不然會浪費自己的錢)的購買行為,就是你真正需要的。

好的東西值得你囤貨,稀缺性高的也可以囤貨,但任何要第二件半價賣你的,除非你身旁有明確需要你順便幫忙買的對象,或者你原先就想買這個物品送給某人,剛好半價,才買。

其實你只要仔細一想就不難發現,商人們怎麼可能做虧本生意呢?他們半價給你,因為他們知道你會因此買得更多。「第二件半價」有好有壞,希望你也能妥善運用這個優惠方式買到真正需求的東西,丟棄不必要的支出。

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圖/ shutterstock

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

(本文由涼鹿Annie授權轉載自其部落格)

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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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