撈錢4招,讓CRM系統變搖錢樹
撈錢4招,讓CRM系統變搖錢樹
2002.09.01 | 科技

客戶滿意,生意才會繼續上門,因此,越來越多企業將客戶關係管理(Customer Relationship Management,CRM)視為公司的重要改革,紛紛花錢設置了客戶關係管理系統。
從數字上可以看出提供CRM應用與服務的市場有多大:市調機構Gartner集團推估,2000年全球產值達230億美元的CRM應用與服務,在2005年將超過750億美元。資策會也預測,國內CRM將在2003年達到台幣99.7億元的市場規模。
有需求才有市場,雖然提供CRM服務的市場逐年成長,但是究竟設置CRM系統的成效如何呢?教育訓練機構Data Warehousing Institute針對1200位企業主管調查結果顯示,CRM實施後,有16%的企業覺得成效超出預期、42%覺得符合預期、卻有高達41%覺得失敗。Gartner的調查也顯示,完成CRM系統建置的企業中,有32%在1年後即很少使用該系統。
花大錢做出來的CRM系統,有4成企業覺得失敗,有將近1/3的企業只用一年。問題出在哪裡呢?
「CRM是企業用於建立獲利關係的科技工具,重點並不在科技二字,而在如何妥善管理顧客關係,以獲得經濟利益。這和任何投資沒有兩樣,」一位資深企管顧問指出。
他說對了。不是單單運氣不好或系統太爛,而是使用上的不得要領。管理顧問安奎斯特(Eric Almquist)認為,要想用CRM賺錢,有4個使用CRM系統時,必須注意的重要觀念。

CRM撈錢第1招:
沒有生意點子,科技派不上用場

以嘉信理財(Charles Schwab)為例,該公司能維持長期的領導地位,就是因為能率先預期即將到來的顧客需求。
80年代,顧客開始尋求低價又可信賴的服務時,嘉信已是家價格優惠又有附加價值的折扣業者;80年代末,顧客需要個別投資建議時,嘉信早就好整以暇,隨時可與線上的理財規劃師合作;90年代末,該公司推出的「一次購足」服務,又再度領先競爭者,這樣的新需求連顧客自己都尚未覺察。
道理再簡單不過,CRM這樣的科技產物,固然是嘉信與顧客間互通有無的關鍵界面,但充其量仍只是配角,要角還是得由「生意點子」擔綱。

**CRM撈錢第2招:
讓關鍵資訊訴說未來

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「CRM系統可鉅細靡遺的記錄與顧客互動的所有資訊」,這是許多系統供應商用來招徠生意的廣告詞。但嚴格說來,「只收集所需的重要資訊」,才能善用有限的資源。
顧客資訊不是以多取勝,也不是囫圇吞棗照單全收就好。CRM應該鎖定關鍵資訊,並在解讀後,把資源優先配置在能讓顧客獲得更好體驗的事項上。
資訊應該除了讓你知道「現有顧客」在「今天」的消費型態與行為外,還必須能動態地讓你預知「現有顧客」與「潛在顧客」在「未來」可能出現的消費行為,否則資料再多,都只是靜態的、過時的死資訊。

**CRM撈錢第3招:
用對衡量指標,才能做出對的系統

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根據美國工商協進會(Conference Board)的調查,多數CEO都把「顧客忠誠度」視為首要管理議題,殊不知常用於衡量顧客忠誠度的「顧客留置率」(Customer Retention Rate),若用於衡量顧客對企業的價值,卻非一項好指標。
最簡單的例子是,一個顧客留置度達100%的信用卡業者,未必會比留置度較低,但去除高壞帳用戶的同業來得出色。關鍵在於,每位顧客的購買習性與所貢獻的利潤不盡相同。
美國信用卡業者Capital One就設計出一套分析精密的生意模式,針對利潤貢獻度較高的顧客,推出量身訂做的優級服務,成為業界佼佼者。

**CRM撈錢第4招:
成為動態學習型組織

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CRM等IT投資失敗的主因之一,是組織高層未能因應系統導入而同步調整策略,導致員工還是用老方法做事。
以「共同為提升顧客價值努力」的基本信念而言,對擁有一個以上事業部的企業來說尤其困難。某出版集團資深主管便指出,「我們有好幾個部門的顧客或多或少重疊到,每個部門都想自己獨大,要統一砲口簡直要他們的命。」
高層與各部門領導人應先共同決定「顧客價值如何衡量」,繼而決定必要的改變與共同目標,再透過內部溝通,創造鼓勵員工投入的激勵環境。接著,培養員工「慣常於持續改善」的能力與企業文化,使其能自動收集有助於提升產品與服務、改善流程、更新生意模式的相關資訊。
以聯邦快遞(FedEx)為例,它有每日自動追蹤的機制,可以在內部網路看到「顧客投資報酬率」或「每包裹收益」等價值相關指標的最新資訊。此外,跨功能團隊也會分析服務品質的相關指標,找出應改正的問題與可發展的新機會。員工每年還必須接受「顧客照顧」(customer care)訓練,不斷精進能力。
「先小規模試辦再全面實施」並非聯邦快遞的作風;以動態學習的組織架構,不斷且快速推出各種新活動,邊測試邊學,才是該公司善用收集自CRM管道的資訊,在業界呼風喚雨的真祕訣。
CRM雖蔚為流行,但在善用此一看似無所不能的IT利器前,還得先培養好一顆能時時記掛如何為顧客提供價值,如何從顧客身上獲取價值的生意頭腦,才是CRM系統能否發揮最大效益的關鍵。

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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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