【圖解】百貨積極佈局餐飲,量販店賣起3C!台灣零售業商品版圖一次看懂
【圖解】百貨積極佈局餐飲,量販店賣起3C!台灣零售業商品版圖一次看懂

「銷售商品結構」為零售通路最核心的DNA組成要素,主要銷售品項不僅形塑出零售通路的多元服務特徵及消費者購物通路偏好,更構成零售業各次產業間最關鍵的營運差異與產業界線判別基礎。

2020台灣主要零售業別商品結構基因圖譜。(點圖可放大)
圖/ 未來流通

台灣整體零售業銷售商品結構與各次產業別核心銷售品類在2015至2020年5年周期間出現劇變:例如百貨業為迎戰電子商務的高速成長,大幅拉高餐飲服務營收佔比;量販業積極擴大3C家電賣場面積並結合宅配服務,有效提升高單價商品銷售比例;超商業藉由納入彩妝清潔用品、超市業以提升家電與服飾用品銷售比例等方式,實行商品結構多元化策略;藥妝業則拉高食品類商品銷售比例,並跨足居家修繕與生活用品補給服務。

未來流通研究所固定彙整台灣「主要零售業別商品結構」年度數據,以基因圖譜方式精確呈現各零售次產業別之核心銷售商品組成,包括整體零售業、綜合零售業、百貨業、超市業、超商業、量販業、免稅店業、藥妝藥局業及電子商務業等。並藉由分析2015-2020年間商品結構比例變化、結合TOP 3商品集中度(CR 3)指標,以掌握零售各業別關鍵銷售變化。

汽機車銷售佔比持續擴大、電商服飾佔比顯著下滑

零售產業銷售商品類型象徵當地市場整體零售內需消費結構,各類商品銷售比例穩定且變化緩慢,一旦出現明顯變化,即代表長期消費趨勢迎來關鍵轉變。2015至2020年5年期間,台灣整體零售業商品銷售比例歷經重大轉變:首先是冠軍寶座易主,長期佔據整體零售業銷售金額最高的「食品類」商品,過去5年間銷售佔比自18.3%降至15.5%,退居第2;而奪下商品銷售金額佔比最高的新任冠軍則是「汽機車&零件」,過去5年間銷售佔比自14.8%增至20.8%。

特別值得一提的是電子商務產業。過去10年間,台灣電商產業規模自新台幣1,100億元翻漲至2,412億元,市場規模超越量販及超市,成為第3大綜合零售通路別。除了量體的擴張外,銷售商品結構亦於2015至2020年5年期間出現顯著變化。首先,「食品類」雖仍為電子商務業商品銷售佔比最高的類別,但銷售佔比自28.9%顯著下滑至25.5%;其次,「3C商品(電腦&周邊設備、通訊產品)」展現驚人成長力道,銷售佔比自7.7%大幅攀升至19.1%,成為電子商務業銷售佔比第2高的核心商品類別。

此外,「家用電器商品」在各式小型家電、美容家電銷售帶動下,銷售佔比亦自7.5%大幅增至12.4%,成為佔比第3高的商品類別。至於被取代的品項則為「服飾鞋襪」,銷售佔比自11.5%降至8.3%,為電子商務業中銷售佔比降幅最為顯著的品類,「彩妝保養用品」銷售佔比亦自13.7%降至11.9%。

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圖/ 點讀華山 提供

TOP 3商品類別差異顯著:超商銷售品類集中度最高、超市與量販銷售商品結構最為相近

進一步分析各零售次產業別銷售商品結構,可觀察到各類型通路多具有相對應的銷售品類特徵,構成該業別獨特的服務特色。例如百貨公司業為台灣唯一以「服飾鞋襪」及「餐飲服務」為核心銷售品類的零售通路,銷售佔比分別高達30.9%及17.2%;超級市場業則是「食品類」商品銷售佔比最高的零售通路別,銷售佔比高達47.1%;而便利商店業則是唯一以「菸草類」及「非酒精飲料」為核心銷售品類的零售通路,銷售佔比分別高達30.6%及27.5%。

台灣零售各次產業別中,便利商店業為銷售商品結構集中度最高的通路型態,CR 3高達87.8%,顯示特定商品銷售狀況對於企業營運表現具有極高的槓桿力,提高超商業者在上述商品領域中推出自有品牌商品(Private Brand, PB) 的意願。此外,超市業與量販業間擁有高度近似的核心銷售商品結構,均以食品、飲料、家電、家具&雜貨、彩妝保養等品項為主力,在供應鏈運作與銷售模式上具備較高的共通性,也因此形成了超市及量販跨業整併的有力基礎,有助於提升合併後整體營運綜效。

百貨業餐飲化、量販業3C家電化、藥妝業食品化

2015年台灣百貨業餐飲服務銷售佔比約為8.1%,至2020年已大幅增長至17.2%,「餐飲服務」成為百貨業第2大核心收益來源。其中微風百貨旗下各店平均餐飲佔比介於35%-45%間,為台灣餐飲營收佔比最高的百貨企業;鎖定軌道經濟發展模式的京站時尚廣場及環球購物中心,餐飲佔比也高達30%左右;而百貨業龍頭新光三越旗下各店餐飲營收佔比也穩定維持在20%上下。

量販業長期以平價大宗民生消費商品為銷售主力,食品、各式飲料、菸酒等品類佔據近半數銷售額。不過,在知名跨國量販企業在台深耕引領下,成功展開創新營運模式並開拓多元化主力銷售品項。例如家電類商品銷售佔比由6.9%翻漲至15.6%,成為量販業第2大核心銷售品類。

在2021年不動產市場增溫、居家上班比例提升、小型家電熱銷等趨勢推進下,好市多、家樂福等大型量販企業持續擴增3C家電賣場規模。量販業3C家電化趨勢不僅為量販業抓住新成長契機,也有效提升產業平均銷售單價。

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圖/ 點讀華山 提供

2020年台灣藥妝業「食品類」商品銷售比例達11.7%,成為僅次於彩妝保養、藥品醫材的第3大核心銷售商品。在松本清、Tomod’s、札幌藥妝、唐吉軻德(綜合零售商)等日本連鎖藥妝企業的積極佈局下,引進大量日本零食、調理食品、保健食品、泡麵、飲料等多元商品類型,其中松本清、唐吉軻德更以豐富的自有品牌商品做為獨特的販售主張。

Tomod‘s則在日本住友商事與三商集團合作下,2021年與美廉社展開藥妝與超市複合店型的轉型戰略;台灣屈臣氏與康是美兩大藥妝龍頭,近年亦積極擴充食品飲料、家庭用品、清潔消毒用具等商品類型。在企業的共同推進下,台灣藥妝藥局業正依循日本產業發展脈絡,不僅銷售商品結構多元化程度快速拉高,產業定位也逐步由專賣零售業朝向綜合零售業發展。

本文授權轉載自:未來流通研究所

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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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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