別用複雜的制度考驗顧客耐心!能給的會員福利很多,哪張牌才是賣點?
別用複雜的制度考驗顧客耐心!能給的會員福利很多,哪張牌才是賣點?
2022.09.16 |

每次買眼鏡前,都會有這樣的困擾:「我的臉型適合哪一種款式?」一副眼鏡動輒數千元,又會影響臉部給人的印象。萬一買錯了,根本不敢戴出門,只能放在家裡積灰塵。也是因為如此,就算一開始看見令人心動的鏡框,最後還是會卻步,回頭買一些經典或跟之前相似的款式。

顧客的痛點,就是權益的起點

日本田中眼鏡看見了這一點,展開新服務 Ninal。只要加入會員就能「租借」鏡框,從 1000 多種商品裡,選擇喜歡的款式,3 年可以租借 3 副。田中眼鏡董事嵨谷謙二解釋,買錯的風險變低,會員更願意挑戰不同眼鏡,進而成為「眼鏡粉絲」,把它當作時尚配件,未來也會購買更高價、更多元的產品。

《訂閱經濟的獲利實例》指出,會員制最大的好處之一,就是和客戶建立長期的關係,因此更了解對方,進而改變他們的行為,最終獲利更多。然而,該怎麼吸引會員加入呢?

嵨谷的做法,是針對不同客群提供權益單一的服務,以發育中的孩童為例,最大的痛點是長很快,視力、臉型變化大,田中眼鏡便給出:只要是成長期間的變化,隨時可以來更換鏡片、鏡框。

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圖/ 經理人

如果你提供的會員權益很多,《以 MARTECH 經營大數據會員行銷》作者高端訓建議,首先要告訴潛在的消費者,為他設計的「頂級」權益是什麼? 不必說明每項權益,蘋果(Apple)已故創辦人史帝芬.賈伯斯(Steve Jobs)就不曾一一介紹 iPod 的功能,直接訴求:「它可以把 1000 首歌裝進口袋。」

阿聯酋航空(Emirates)顯然深諳箇中道理,史上最大客機空中巴士 A380 的廣告,第一幕便是美國演員珍妮佛.安妮絲頓(Jennifer Aniston)在機上享受水療淋浴,然後走進擺滿紅酒和點心的貴賓室休息。這不是每一個人都享受得到的體驗,但確實能勾起一輩子要嘗試一次的念頭。

不是極其奢華才能打動顧客,一道招待的料理、或是一張免費的電影票,只要在對的情境下,都可能吸引消費者成為會員。花旗銀行、王品集團和威秀影城合作推出的「饗樂生活卡」,就是主打「你生日我請客」「看電影買一送一」,一舉把花旗推上台灣第二大信用卡銀行的寶座(2010 年)。

一旦新手決定入會,《引爆會員經濟》提醒,要盡可能讓註冊流程簡單、順暢,去除障礙。舉例來說,如果現在加入會員還要一一填寫基本資料,可能過程中就會流失一票準會員。這也是為什麼,幾乎所有註冊模式都提供用臉書、Google 帳號連結的原因,因為能一鍵完成。

各等級要有明顯區別,才有升級動力

該怎麼建立會員制度的遊戲規則,並將各項權益落入分級制度呢?

常見的信用卡分級制,如普卡、金卡、鈦金卡等,刷卡的額度和權益不同。設定會員權益也一樣,第一步就是針對不同會員等級,建立明確的遊戲規則,以博客來網路書店為例,一般會員免費加入,只要消費 1 元就可以升級成金卡,之後看一年累積消費次數和金額,4 次和 5000 元是白金會員、6 次和 1 萬元是鑽石會員。

同時,不同等級之間的會員權益,必須要有顯著區別,沒有區別,就沒有吸引力。以電商平台阿里巴巴(Alibaba)為例,普通會員的優惠多半是商品折扣,但只要成為 APASS 會員(Alibaba Passport),權益包含免費去義大利品紅酒、去米蘭看時裝週、在職業賽道試駕豪車等體驗。

高端訓提醒,會員權益的設計,也要考慮成本和效益的平衡。舉例來說,去義大利品紅酒、去米蘭看時裝周,套用到美國運通(American Express)的黑卡上,就不是問題,因為黑卡只發給頂層 1% 的用戶,他們的貢獻絕對超過這些支出;反之,如果是一般中小企業的品牌,這樣的權益設計,公司反而可能虧本。

高端訓建議觀察潛在會員的需求,設定權益:

1.價格優惠型

加入會員馬上享受購物優惠,最適合消費品電商,比如許多電商平台都會有「加入禮」「生日禮」。即使是康是美等實體品牌,也常採取同樣措施,比如下載 App 的會員,可立即領取 100 元折價券。

2. 服務擴大型

指取得會員之後,可以享受更尊榮的服務。以誠品書店為例,成為黑卡會員,便可以享有免費飲品以及選書借閱的服務,折扣的範圍也從書店擴及到酒窖、咖啡、餐飲和住宿。

3. 功能升級型

升級會員,產品功能也會跟著提升。例如網飛(Netflix),最高方案可以用 4K 畫質觀影,次之的標準方案,解析度降為 HD 高畫質(1080P),可同時觀賞的螢幕數量、可同時儲存下載內容的裝置數量也不同。

4. 內容加值型

是內容平台的主要會員制度,以索尼(Sony)的會員 PlayStation Plus(PS Plus)為例,基本會員每個月能收到 2~4 款遊戲、升級會員除了贈送的遊戲以外,還有數百種產品可以自由下載。高級會員則是可以試玩最新商品,並提升了可下載的遊戲數目。

5. 免費贈品型

即提供免費產品或禮物給會員,常見於實體品牌,比如加油滿 30 公升送衛生紙。

6. 現金或點數回饋型

銀行、航空公司和零售業的最愛,消費可累積點數或回饋現金。比如台北富邦銀行和 momo 購物網合辦的富邦 momo 卡,就是在 momo 刷卡獲得的點數回饋,可於下次消費抵用。

複雜的權益與制度,會消磨會員的耐心

即便成功吸引了一批會員,他們也可能因為各種原因離開你。今日會員成為明日過客的一個常見原因是,會員的制度設計太過複雜。

《讓訂閱制更長久的超級會員經濟》建議,會員的價格和規則變動不能太頻繁,因為選擇愈複雜,消費會愈糊塗,最後難以忍受。因此,分級的制定愈簡單愈好,最好是線性的,比如白卡升金卡、金卡升黑卡,同一層級要避免複數選擇。

高端訓指出,規則變動其實很常見,尤其是那些頂級會員很多的公司,為了活化顧客(升到頂級就沒有購物欲望),就會想微調會員的權益,把會員平均分散到各個等級。

沒有規則是不能變動的,但要避免短期連續調整。雖然沒有一個固定標準,但觀察各大航空公司,他們的會員等級是看「一年」內的里程數,也就是說,變動期限是一年。或許也能作為制度變動的參考,吸引更多會員。

為了避免會員退出,一些企業採用「隱藏取消按鈕」或是得打電話才可以取消服務,這些都導致消費者的不信任。最直接的證明,2018 年 10 月,富國銀行(Well Fargo)推出一款服務,讓客戶能直接透過銀行取消訂閱,結果消費者對這些服務趨之若鶩。事實上,退出會員不代表永久離開,好好分手,才有機會再見。 網飛曾因調漲費用,主動寄信詢問會員:要不要取消訂閱呢?結果,不到幾個月,取消訂閱的用戶紛紛回頭,因為影劇實在太好看了,真的無法離開。

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圖/ 經理人

Q:已經升到頂端的客戶,該如何重燃消費動力?

A:隨著會員數增加,會出現一個弔詭的現象:每月經常性收入(MRR,monthly recurring revenue)下降了。MRR 是指每個月已認可的經常性收入,常見下滑的原因是會員達到最高等級,就不再消費,因為沒有升等動力。

此時,可以從 3 個面向:最近消費(recency)、消費頻率(frequency)和消費金額(monetary),為會員分級。其中,3 個 R 都低的會員,可以嘗試提供優惠喚醒他們,如果依舊不上門,就要考慮放棄;對於曾經屬於消費頻率,或是消費金額高的會員,可以專設更高的等級,激勵他們再次消費。

資料來源:《絕對續訂!》,商業周刊;《以MARTECH經營大數據會員行銷》,時報出版

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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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