awoo助攻日藥本舖,打造線上「仿生藥師」!靠AI算出消費者愛什麼,還省廣告費
awoo助攻日藥本舖,打造線上「仿生藥師」!靠AI算出消費者愛什麼,還省廣告費

台灣AI行銷科技公司awoo阿物科技於13日舉行年度盛會MarTech Asia,今年鎖定新零售趨勢,以及品牌布局線上線下。

台灣知名零售商日藥本舖出席分享MarTech轉型成效,靠AI自動抓取資料生成標籤,讓8,000到12,000項產品都能判斷用戶的興趣喜好,彷彿擁有一位「仿生藥師」,在線上也能了解需求、有效推薦商品。

awoo創辦人暨執行長林思吾表示,今年零售界的行銷科技發生兩項重大變化:生成式AI協作和疫情紅利消失,都讓OMO線上線下融合更加重要。企業必須運用數據精準辨識用戶,甚至了解過去、現在到未來的行為。

awoo執行長林思吾、日藥本舖董事長特助陳睿烽
左起為awoo創辦人暨執行長林思吾、日藥本舖董事長特助陳睿烽,一同受訪分享合作經驗談。
圖/ 隋昱嬋攝影

行銷不能只看過去,要「算」出未來

awoo事業發展副總王鶴穆表示,現在已經進入「Phygital」(Physical+Digital)線上線下體驗相容的時代,根據調查,62%的消費者希望有個人化體驗,否則會直接降低購買意願。

而過去線下銷售為主的零售業,全憑一張發票觀察消費者行為,但這其實是已經「過去」的消費行為,隨著行銷科技的發展,和AI工具的導入,消費者的意圖能夠被拆解分析,讓品牌足以了解「現在」的目的和興趣,和「未來」可能會繼續做出的行為。

awoo martech asia 2023
awoo認為,行銷不能只是了解過去,還要預測未來的消費行為。
圖/ 隋昱嬋攝影

awoo就以這個目標打造出產品「PDP」(Product Discovery Platform),可以爬梳商品頁資料、顧客評價、站外討論等,靠AI自動生成專屬標籤,同時在消費者點選表達興趣時,就立刻演算出「意圖」,推送後續可能關心的商品。

awoo martech asia 2023
awoo的PDP平台可以演算出消費者未來可能有興趣的標籤。
圖/ 隋昱嬋攝影

原本產品關鍵字可能只有「保健食品」,系統會自動幫忙縮小範圍到「消化」、「益生菌」、「代謝」等更詳細的內容標籤,兩兩一組生成大量的推薦集合頁,讓消費者在版面上看到專屬於這一組興趣標籤的內容。

awoo martech asia 2023
PDP興趣頁面生成流程。
圖/ 隋昱嬋攝影

日藥本舖靠標籤化身「仿生藥師」,線上精準推薦

知名零售業者日藥本舖,今年剛突破百家門市的成績,在大會中詳細分享MarTech轉型帶來的效益。董事長特助陳睿烽表示,作為一家傳統的台灣本土零售商,初期的轉型失敗過好幾次,原先找了一家公司來幫忙架設網站,對方配合度很高,但日藥本舖根本還沒想好自己想要什麼,結果就是「吃到慘痛教訓」,銷售成效非常不理想。

由於主力賣的是日本藥品類、保健食品居多,線下和客戶的溝通要花費很大的成本,由藥師、營養師傾力介紹產品,解釋功效,「但這招搬到線上就失效了。」而且8,000到12,000類品項,不可能靠人工一個個Key in。

而自動生成標籤,就讓系統變成一位「仿生藥師」,能精準告訴你這款產品具備美白、抗皺、保濕等功效,也會在你感冒挑選退熱貼時,知道接下來要推薦你維他命C、肥皂、口罩等相關產品,會更符合你的需求,更容易下手購買。

日藥本舖也發現,由於抓取關鍵字的成功效果,4,000多個商品也直接被收錄到Google搜尋中,其中100-200個不需要購買廣告就直接收錄到第一頁,節省大量廣告費支出。

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日藥本舖今年突破百家門市,靠OMO佈局提高電商數據價值。
圖/ 日藥本舖

陳睿烽認為,OMO其實重點在於線上線下資訊的交流,而非真正業績的導流。他舉例,如果今天消費者都花費時間力氣,跑進線下店鋪買東西了,店員還一直推薦消費者可以改成網購,這並不符合直覺,也沒辦法打動人心,並不是OMO的最終目的。但擁有線上資料可以讓公司發現消費者普遍的心理,應用在實體店面中,比如說買蒸氣眼罩的民眾通常也喜歡買葉黃素,線下店舖就可以擺在一起陳列,提高購買率,這就是OMO資訊交流的寶貴之處。

日藥本舖ai藥師.jpg
日藥本舖門市中上線的AI藥師也是透過自動化標籤的基礎建造。
圖/ 日藥本舖

渠道碎片化時代,抓住OMO「得天下」

許多網站面對疫情紅利消失、流量雪崩式下滑的問題,林思吾分享,根據Salesforce的一份統計資料,今年Q1網路流量其實仍小幅成長6%,這代表新型網站出現,碎片化了整個網路使用的過程。

也就是用戶每天的網路使用行為,不再被困在Google、Facebook這些平台中,而是進入直播、短影音、遊戲、串流媒體等多種不同渠道,「結論只有一個,現在是Omnichannel(全通路)的時代,不能只依賴單一平台。」抓住OMO融合商機,將是電商零售最大的任務。

延伸閱讀:一個客戶追4年的毅力,讓歐舒丹、高絲找它行銷!awoo怎麼做到的?

責任編輯:蘇祐萱

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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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