品牌不該再依靠網紅!
品牌不該再依靠網紅!

之前跟多位在外商公司做品牌行銷的朋友聚會,朋友很開心的分享他最近找了某位網紅業配,並在其社群媒體上露出,就做完了一次「品牌溝通」。

現在,品牌端只需要把費用和訴求丟給網紅,剩下的製作到媒體都由網紅一手包辦。傳播之於品牌而言,好像變得很簡單,說白了也變得很膚淺。但是,品牌行銷不該完全依靠網紅之手!網紅置入業配的效應難衡量、資產無法累積和溝通受眾難規模化,都是為什麼品牌不應該再偷懶的依靠網紅的三個重要原因。

網紅效益難衡量 做完這波溝通品牌得到了什麼?

數據就是未來競爭的勝出關鍵。長期來說,數據對於存貨、顧客關係管理、行銷溝通效益、甚至是新產品開發上都有幫助。
反觀與網紅合作大多情況下合作收費不透明、也無法進入對方後台,加上授權使用期間限制。合約時間一到,一切就像午夜鐘響煙消雲散。品牌無法追蹤成效和優化。

品牌資產難以累積,預算養肥了誰?

品牌行銷有一個很大的責任就是打造品牌資產(brand equity),大家不妨想想,為什麼看到可樂會想到開心舒暢、迪士尼就想到夢幻童話;想到蘋果,就有一種你願意多為他付出一萬塊買同規格手機的能力。品牌精神和資產需要經年累月的累積,從一開始的定位設定到傳播、通路呈現的一致性。在很多產品細節上如包裝、文案、調性、顏色、廣告選角、後製、甚至是上架通路和售後體驗等,都是需要花心思刻意設計來打造品牌資產的地方。

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圖/ Roméo A. on Unsplash

然而與網紅合作時,往往品牌對於內容的掌控有限。有些只能做disaster check、有些只能改一次、有些甚至完全不能更動,換句話說品牌能夠清楚表達的空間非常少。說白了就像你追求心儀對象時,找了一個朋友來幫腔一樣。這個幫腔的過程中,沒有你(品牌)說話的餘地。品牌很難做出自己與他牌的差異化跟形象。

受眾難規模化,為什麼品牌不讓自己成為網紅?

網紅走紅的原因,除了網路普及和科技進步讓這件事情變得可能之外,真誠直言是近年網紅走紅最大的共同特質。也因為網紅可以直言不諱、沒有包袱,讓消費者覺得像朋友一樣更貼近自己,因此也更願意相信網紅說的話。另外網紅特色鮮明,所以消費者很容易找到與自己氣味相投、價值觀類似的網紅來追蹤。

但反過來想,其實很少真的有所謂的大眾網紅。以蔡阿嘎來說,在不同平台訂閱者至今不過兩百萬左右,還不到台灣人口的十分之一。要一個本來就為個人化溝通而生的網紅代言更是緣木求魚。

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圖/ venimo via shutterstock

當然這裡並不是要完全否定網紅代言價值,而是「做多少」及「怎麼做」更加重要。以下三點,供各位在企劃品牌溝通時參考:

與網紅合作的合約好好談(包含價錢、掌控度跟數據追蹤),留下品牌可以累積的資產。

在與網紅合作的合約建立上,也有一些眉角可以注意。每一次品牌與網紅合作皆有不同的協議,同樣合作模式可能開出天壤地別的不同價錢。「價錢不透明」是品牌碰到的最大問題。因市場沒有統一且透明的基準可以參考,市場沒有公開收費標準。加上成效衡量標準並不像一般媒體,花了多少錢就能帶來多少轉換或曝光,開價往往流於雙方自由心證。不同品牌在同一時間內詢問同一位網紅報價,可能會因網紅的意願程度,報價有天壤之別。

另外,合作所產生的內容是否能夠被品牌再利用、其衍生的授權費也往往引來討論。品牌若將內容再次編輯投放媒體,有的創作者會照天收取授權費、有的會限制使用期間、有的甚至完全不開放授權。

利用大數據系統性的選擇網紅,來增加受眾精準度。

其實不管大中小型的品牌,重要的是所挑選的網紅粉絲與該品牌的目標受眾要能一致。且該網紅的形象和風格,能夠持續一致的幫助該品牌累積資產、建立清楚的品牌連結。當然品牌夠大的話,比較容易挑選到與自身部分目標受眾切合的對象,而品牌知名度較小時,很容易就被網紅的形象牽著走。

品牌一定要有自己的聲音,因為只要抓住消費者心理,品牌比誰都更有資源成為網紅。

過去的傳播是一對多的「大電視時代」,媒體環境單純,消費者接觸資訊管道也較少。基本上品牌形象的塑造,單靠著一隻形象廣告就能打天下。然而在現今的數位時代,不僅資訊管道多、資訊量大、更新速度也快。品牌要能成為自己的策展人,做到多對多的溝通,在不同資訊接觸點上持續地打造與消費者產生連結的內容。從過往「波段式」的溝通,變成像朋友般三餐「問候式」的連結。才能創造在消費者心中的存在感,成為消費者購物時心中第一個想到的對象。

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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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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