【觀點】解密「網路效應」神話!掌握它就能打敗競爭對手?頂級創投a16z合夥人怎麼看?
【觀點】解密「網路效應」神話!掌握它就能打敗競爭對手?頂級創投a16z合夥人怎麼看?

在談論商業模式、創新以及競爭的文章中,總是可以看到「網路效應」的神話。之所以稱之為神話,是因為許多描述都過於簡化,例如:「為什麼 A 公司能打敗巨頭?因為它有網路效應。」比過於簡化的神話還讓人摸不著頭緒的是曖昧不明的定義。任何生意都可以發展出網路效應嗎?網路生意就必然具有網路效應(的潛力)嗎?

矽谷知名創投 Andreessen Horowitz (a16z)的普通合夥人 Andrew Chen 是網路上最常談網路效應的人之一,而他在《網路效應》(The Cold Start Problem)一書中則首次系統化地探討此一重要概念。

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矽谷知名創投 Andreessen Horowitz (a16z)的普通合夥人 Andrew Chen。

3股核心之力,築起競爭優勢「護城河」

網路效應中最難被清楚講明的是「網路」。廣義而言,網路指的是由2個以上的節點為了共享、交換、交易資源而連結起來的一個系統。

具有網路性質的產品或服務,必然具有以上特性。電商平台具有網路性質,因為賣家與買家透過它進行連結;社群平台具有網路性質,因為用戶與用戶透過它進行連結。網路性質並不局限於軟體服務,例如信用卡發卡組織本身也具有網路性質。

網路效應的「效應」也相對難被講明。Andrew Chen 認為效應指的是 當網路愈大,居中提供連結的產品就愈有價值,具體表現在更有效的「獲取」用戶、提升用戶的「參與」,以及從網路獲得的「經濟」效果愈佳。

無怪乎如今每一家公司都希望自己擁有網路效應(如同每一家公司都希望自己夠創新),因為獲取、參與、經濟都與「競爭」有關。為了贏下市場、甚至殲滅競爭對手,勢必需要掌握具槓桿性質的網路效應。

網路效應是個漫長且分階段的動態過程,每個階段都有可能失敗,且隨著網路規模愈大,失敗的代價也愈大。這個過程可分成5個階段: 冷啟動(cold start)、引爆點(tipping point)、逃逸速度(escape velocity)、撞上天花板(the ceiling)、護城河(the moat)。

網路效應被許多商業著作頌揚的一個特點為「護城河」。護城河一詞的廣泛使用源自巴菲特自 1986 年以來的致股東信,指一家公司具有抵禦競爭對手的特殊優勢。進入逃逸速度階段的網路型公司通常可借助以下3股力量來抵禦競爭對手。

第1是獲取的力量。網路型公司要提升自己的價值,就得擴大自己的網路(獲取愈多用戶)。相較一般公司,具有網路的公司可更有效地獲取用戶。

第2是參與的力量。網路的價值不只表現在數量,更表現在品質,後者的具體指標通常是用戶的留存與參與。用戶只有持續留在網路中、且持續透過公司提供的產品或服務與其他用戶互動,才能替整個網路帶來更高的價值。更有價值的網路不僅有助於獲取、提高用戶的轉移成本,也有助於公司變現。

第3是經濟的力量。網路型公司可從網路中獲得實質的經濟回報。回報的形式不僅只是比傳統公司低的用戶獲取成本,還有因為用戶的轉移成本較高而可對他索取溢價,以及因為網路本身提供的韌性而可承擔財務槓桿(例如信貸)的潛在風險。

獲取、參與以及經濟這3股力量是網路「效應」的核心,也是人們普遍歌頌網路效應、稱其具有護城河效果的主要原因。這3股力量不分前後順序,而是交互運作。例如,更深的用戶參與有助於用戶獲取,而有效的用戶獲取則有助於商業模式的運作。

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圖/ Pixabay

就怕雷聲大雨點小、被利基市場反噬

然而,綜合全書以及自己的親身經驗與觀察,我認為網路效應作為護城河的優勢並沒有許多人想的如此強大,原因有3。

第1,不一定每個網路都是扎實的,有些只是外強中乾。因此經常看到大張旗鼓但最後失敗(或接近失敗)的案例,包括 Wimdu、Google+,以及仍在努力中的 Threads。

第2,一個網路當中有容易經營的一面(通常是消費者),也有困難的一面(通常是生產者)。大部分成功的網路型公司都是將精力花費在經營困難的一面,例如電商平台找商家、叫車平台找司機、創作平台找創作者。然而,一個令人痛苦的現象就是網路不一定具有綁住生產者的引力,因為生產者往往趨於專業化、直到跳脫網路。

第3,所有公司都會面臨生命周期難題,當公司愈成熟、追求的成長目標愈大時,自然會對利基市場視而不見。利基市場是所有新創發展網路的最佳起點,我們也一再看到新創如何透過分拆巨頭疏於防守的領域成為佼佼者,甚至反過頭來擊敗巨頭。大多時候,網路規模與其效應無法逆轉這種公司發展的慣性。

上述現象在被軟體吞噬的世界中又更加顯著了,因為產品功能非常容易模仿,開發者取得數據並據此迭代的節奏也更快,這些都讓坐擁巨大網路的成熟公司面臨更多挑戰。

有趣的是,有時成熟公司應對挑戰的方式是擴大防守範圍,這反而會降低創新與執行效率,防守效果更差。此外,過去成熟公司擅長透過併購來防守或進攻,近年執行這項策略的成本不僅更高,效率也更差了。

責任編輯:蘇柔瑋

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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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