【圖解】出國趨勢三轉變:9成台灣人出國狂刷卡、分期付款變多!新型態旅遊來了?
【圖解】出國趨勢三轉變:9成台灣人出國狂刷卡、分期付款變多!新型態旅遊來了?

疫情趨緩後,國門打開,爆發多數人想出國遊玩的心情,儘管全球物價持續齊漲上揚,昂貴的旅費讓人感到有點吃力,但就整體經濟趨勢而言,旅遊需求依舊保持強勁成長,而台灣民眾為了要出國玩,「旅遊模式」與「消費行為」也出現趨勢性轉變。

根據萬事達卡發布的「台灣旅遊趨勢關鍵洞察」,逾40%受訪民眾已在今年上半年出國旅行,更有93.1%受訪民眾在未來一年內有海外旅遊規劃。此外,截至今年3月為止,全球觀光旅遊訂單量,較2019年同期成長31%。

該報告也指出,台灣更於2023年2月首度躍升為「亞太區旅客前10大熱門旅遊目的地」,排名第7。台灣整體成績耀眼,讓萬事達卡台灣區總經理陳懿文如此形容:「上次我們才在旅遊上見到曙光,現在我們就猶如站在曙光上。」

萬事達卡台灣區總經理陳懿文
萬事達卡台灣區總經理陳懿文
圖/ 楊絡懸攝影

當旅遊市場出現變化,消費模式有什麼轉變?綁卡支付將有什麼明顯的趨勢?

趨勢轉變1:民眾為了增加出國頻率和天數,降低日常花費

過去幾年受疫情影響而無法出國,如今多數台灣民眾對出國旅遊的渴望強烈,其中逾60%民眾樂意增加旅遊花費,寧願降低航空住宿等級,也要體驗海外美食。

萬事達卡調查發現,42.5%受訪民眾不僅想要增加未來出國旅遊「次數」,同時也想增加每次出國旅遊的「天數」。然而,高達64%民眾認為旅費規劃較顯著增加,其中,35.3%民眾每次出國旅費漲幅超過10,000元,僅有27%民眾認同「目前旅費與過往持平」。

萬事達卡行銷部總監陳冠樺表示,面對高漲的旅費,台灣民眾安排出國行程更加精打細算,有24.7%民眾安排與過往規格類似的旅遊行程,但會盡可能降低日常花費以存下更多旅費;另有28.6%民眾會調整旅遊行程,以節省旅費。

陳冠樺說,台灣民眾節省旅費時,寧可優先選擇便宜的住宿,並減少購物消費,但較不願意降低飲食花費;寧可「住得省、買得少」,也不要放棄體驗異國美食的機會。

趨勢轉變2:先搶機票、再排行程,「新型態旅遊規劃模式」來了

在旅費高漲的壓力下,民眾想出國旅遊,也出現了「消費行為」的轉變,例如開始尋找低價機票、避開旅費相對較高的連假旅遊旺季,或選擇降低航空艙等「CP值更高」的旅行方式,節省開銷。

萬事達卡發現,在消費方式方面,也有81.8%民眾花費更多時間在網路上「多方比價」,或是參加旅展買旅遊券;另像是在航空公司、飯店官網訂票的消費者,也較疫情前成長16.8%。

值得注意的是,有75.8%民眾表示,會更專注航空公司釋出的優惠機票資訊,買到優惠機票後,才會開始規劃旅遊行程。

綜合以上觀察,台灣民眾想要出國旅遊,首要會先搶便宜機票,再安排合適的旅宿行程,將是目前規劃旅遊選擇的新型態。

趨勢轉變3:出國旅遊多選擇「分期付款」,刷卡支付使用率也大增

另一方面,由於旅費高昂,萬事達卡也見到愈來愈多消費者使用信用卡的「分期付款」。

調查數據顯示,分期付款的民眾比例,較疫情前大幅增長41.1%;也有93.3%的消費者,更加重視信用卡提供的旅遊優惠及海外消費回饋,這都是旅遊復甦後的消費轉變。

此外,全球消費市場的支付工具也變得更多元。商家除了提供刷卡支付、行動支付、感應式支付錢包的選項之外,地點如大型商場、便利商店、街邊小店都有提供多元付款的服務。

回顧2019年疫情前,台灣民眾出國旅遊時使用刷卡支付、感應式支付錢包等工具,比例僅32.2%;如今已有54.7%民眾出國時以刷卡支付工具為主,成長近70%。

其中,20至30歲年輕族群成長最為顯著,使用刷卡支付的比例增長1.4倍,感應式支付錢包使用率更大幅飆升5.6倍。

Mastercard
全球消費市場的支付工具變得更多元。台灣民眾出國旅遊時使用刷卡支付、感應式支付錢包,成長近70%。
圖/ Mastercard

台灣綁卡支付消費額成長、使用場景擴大

至於觀察台灣民眾的消費習慣,以往消費者只會在網路購物時,才願意綁信用卡支付;如今不論是網購、美食外送、影音串流等服務,多數民眾都已習慣將信用卡資訊儲存在商家官網或App快速付款。

由此可見,數位服務在疫情期間「快速崛起」,使得綁卡支付的使用場景擴大,包含自動扣繳、娛樂訂閱、電商雜貨、美食外送、共享交通、服飾、App Store、旅遊等場景,都已經成為民眾生活不可或缺的一部分。

萬事達卡數據與顧問服務部總監劉郁辰表示,就台灣消費情形而論,萬事達卡發現美食外送、共享交通、QR Code錢包及娛樂類的綁卡支付,使用頻次成長最為明顯,主要原因是疫情期間滲透率快速上升,讓台灣消費者在小額花費中,更傾向用QR Code錢包綁卡支付便利商店或日常採買。

此外,消費者也傾向使用「同一張信用卡」綁定「不同的消費場景服務」。

劉郁辰說,與2019年相比,使用同一張卡片來進行多個場景綁卡支付的比例,從29%上升到34%;尤其消費者在選擇綁定卡片時,會優先選擇主要使用的卡片、或連結到主要銀行帳戶的卡片,「有79%消費者,將主要卡片作為綁卡支付的預設卡片。」

當消費者更考量卡片回饋,同時也會評估商戶獎勵機制,希望能將信用卡優惠權益極大化。因此,如何在信用卡市場上成為民眾最常使用的「主要卡片」,將是未來各大金融機構更加著墨的重點之一。

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責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #旅遊 #金融支付
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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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