Mutiny讓行銷人員用AI實現「精準官網」,吸引不同消費者族群的眼球
Mutiny讓行銷人員用AI實現「精準官網」,吸引不同消費者族群的眼球

對於2B的服務來說,客戶往往很難直接從官網看懂產品,大多需要業務的對接與展示,才能理解產品能帶來什麼協助。

為何不讓官網能夠更清楚、精準地傳遞訊息呢?

Mutiny所建立的無程式碼(No-Code)平台,就是運用AI技術,推薦適合企業的客製化官網內容,讓行銷人員在沒有工程背景下,也能直接更改官網頁面,更精準行銷並提升轉換率。

網站內容單一,無法吸引不同消費者族群的眼球

據ContentGrip在2022年的報導指出,2021年的數位廣告支出創新高,來到130億美元,卻有30億美元的支出被浪費。

Google AD
企業往往花費大筆廣告預算,但未必能因此提高購買轉化率。
圖/ Unsplash

問題未必出在廣告身上。Mutiny共同創辦人Jaleh Rezaei認為,當買家看到線上廣告,點進內容固定的網站時,不理解網站裡的產品可以為自己帶來什麼樣的幫助,所以很快就會離開。

Jaleh Rezaei過去擔任VMware的產品行銷總監,根據銀行、政府、科技公司等機構,提供不同的銷售方式。後來轉至薪酬計算公司Gusto的行銷部門後,也發現不同類型的用戶使用Gusto的功能不一,因此意識到「網站個性化」的重要性。

但如果想要更改網站,甚至為不同客戶提供「個性化」內容,往往需要藉由工程師及數據分析師才能完成。「工程團隊編寫了大量程式,優化我們的網站、註冊表單,以及推動銷售,但大多數公司沒有工程師或專業知識來做這一切。」Jaleh Rezaeiy說道。

AI推薦個性化標題,讓企業用No-Code平台無痛更改網站內容

於是Jaleh Rezaei與Nikhil Mathew離開Gusto,在2018年創立Mutiny,旨在為企業提供No-Code平台,讓企業內部的行銷人員輕鬆客製化網站內容。

mutiny
Mutiny提供No-Code平台,讓企業不必聘請工程師或數據分析人員,就可以輕鬆客製化網頁內容。
圖/ mutiny 官網

Mutiny先透過數據分析系統像是6sense、Outrash、客戶關係管理平台(CRM)Salesforce以及Google Drive等平台轉化數據,將網站訪問者歸類,進而推薦企業不同的目標消費者類型,讓企業選擇並加以優化該目標族群的網站內容。

接下來,Mutiny就會給企業參考其他公司的網站標題成效,再結合企業的服務,推出 個性化標題 。企業就可以根據Mutiny列出的標題,直接更改自己網站上的內容,並隨時在後台查看內容更改後的成效,不用再像過去一樣請工程師協助,編寫程式語言。

Mutiny
Mutiny分析客群,運用AI為企業編寫個性化標題。
圖/ Mutiny官網

因此企業針對不同客群下的Google廣告,雖然同樣連結至官網,但各類型的消費者點進網站後,就會看到像是為自己量身打造的網頁內容,進而增加註冊、付費的機率。

以股權管理公司Carta為例,Carta區分三種類型的網站訪問者,分別是種子輪新創、成長期新創以及投資者。

Carta根據這三個類型的網站訪問者,分別在標題放入不同的關鍵字。像是針對種子輪新創,網站標題就含有409A估值,也就是對創業公司普通股進行的公平市價評估;成長期新創,標題就是「花少一點時間在股權結構表上」,意思就是能幫助成長期新創整理複雜的股東名單。

409A估值:對新創公司普通股進行的市價評估

假如是投資者點進網頁,那麼頁面標題就會寫著:「在一個地方幫你管理所有資金」,標題底下說明還有內部報酬率(IRR)、繳款注資通知(Capital Call)等與投資者切身相關的詞彙。

Mutiny
Carta根據客戶類型,制定個性化網站內容。圖片上至下分別是「種子輪新創」、「成長期新創」、「投資者」點進網站會看到的標題與內容。
圖/ Mutiny官網

最後Carta藉由Mutiny提供的服務,成功將種子輪新創的註冊人數提高80%。「我的行銷團隊已經變成了成長工程團隊,不斷優化網站來增加我們的收入。」Carta的行銷長Emily Kramer說道。

合作對象包含Dropbox、Notion,4月剛籌集5,000萬美元募資

Mutiny藉由SaaS(軟體及服務)商業模式運營,目前客戶包含Dropbox、Snowflake、Notion等企業合作,為企業提供的個性化網站已經被5,000萬人瀏覽過。

「我們正在創建一個新的方法,讓任何行銷人員都可以簡單創建個性化內容,並提高購買轉化率。」Jaleh Rezaei說道。

Mutiny過去曾入選YC孵化器,並於今年4月募集到5,000萬美元的B輪融資,包含Uber、Visa、Figma等企業的高層主管都參與此次募資,估值來到6億美元。未來,Mutiny計畫在2023年將團隊規模擴大一倍,並持續優化AI推薦個性化標題的技術。

Mutiny
Mutiny創辦人,由左至右分別是Jaleh Rezaei和Nikhil Mathew。
圖/ Mutiny Linkedin

參考資料:TechCrunch、Medium、Mutiny

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本文授權轉載自:創業小聚

責任編輯:傅珮晴、吳秀樺

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關鍵字: #AI
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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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