eVerticalNet矢做專業社群保姆
eVerticalNet矢做專業社群保姆
2000.04.01 |

網路爭霸第一回合,B2C攫奪了大部分目光;但當第二回合鈴聲響起,以VerticalNet為首的B2B陣營,相信他們比較會做生意,將是這回的勝出者。
從網際網路開始發展,網路公司就深信社群遲早會成為一種無價之寶,Yahoo!和Geocities都建立了龐大帝國。但是VerticalNet真正做到了由社群來產生收入。去年二月,它在NASDAQ以每股16美元上市,六十天後,股價就突破140。
「我們做的,是Internet上最不性感(sexy)的事業,」執行長華許(Mark Walsh)指出。
賓州VerticalNet竭力建構的企業經營模式,西岸矽谷人稱它是「垂直社群」(Verticl Community)(或稱之為「深度社群」)。也就是由同質性高的人所形成的網路虛擬社群-這群人做上下游延伸的生意,說同樣的語言,但因為地域與時間的限制,彼此的買賣商務往來,總缺著那麼一點效率-VerticalNet相信其間商機無限。
考慮到未來電子商務的遠景,VerticalNet選擇了以職業別為導向的所形成的專業社群(Vertical Trade Community),作為它的市集主角。截至今天,Vertical Net旗下共有55個專業社群網站,同樣職業的一群人,可以在網站上和同業交談,購買所需要的專業資料,在專屬的交易市集(marketplace)買賣,到求職中心找工作或進行生涯規劃。
相對於其他以技術背景出發、提供交易買賣場機制為主的市集公司,VerticalNet早在1995年開始,就以提供各行業的「專業內容」來凝聚社群。它雖然不是最早提出垂直B2B電子商務的一員,卻是以產業別為市場區隔的水平B2B先驅者(First Mover)。選擇以產業為目標,VerticalNet其實有深遠考量:在網際網路出現前,個別產業中資訊的傳播流通,大概是時間落差(Time Lag)最大的;產業中人,往往要透過專業雜誌(trade magazine)或是商展(trade show)來獲得買賣情報或打廣告。但是專業雜誌昂貴的價格,以及稀疏的出刊頻率,始終是商賈社群的困擾。麻煩不僅於此,專業的商展不但一年才有一次,更是一位難求,某些太過專業的產業,甚至沒有商展這類活動。

**最大收入來源是店面租金與廣告

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VerticalNet的切入點,就在滿足專業人士的需求,在網路上時時有專業資訊的提供,網站中「店頭」(Storefronts)專區,就等於是虛擬的商展,想要行銷新產品的廠商,只要每年支付七千美元,任何一家公司就能一年三百六十五天,天天二十四小時舉辦商展。但是VerticalNet也有其門檻:它選的產業必須至少有100億美元國內產值,有1000萬美金廣告預算,有3000家以上廠家;而這3000家又必須至少有4000家的買主,「就是要夠『破碎』,它們才有找到彼此的需求,」創辦人之一的副總裁麥諾提(Michael McNulty)解釋。
有了成千上萬的商家流連忘返,廣告自然登門。由於專業的人士視廣告為吸收資訊的機會,線上廣告效益容易衡量,也能追蹤真名真姓的聽眾。因此長久下來,往往是廣告主主動要求,希望能擠上VerticalNet,而不像一般網站,需要四出處拉廣告。
因此,VerticalNet目前最大的收入來源是店面租金與廣告(一度高達90%),同時還在穩定成長中,同時VerticalNet在其他電子商務的領域如拍賣網站等,也因為社群緊密,同質性極高,收入成直線成長。
VerticalNet選擇的領域,多半是實務走在學術研究之前的專業領域,教科書和學術網路無法滿足專業工作者的需求,因此建立起來的社群「黏度」夠,幾年下來,透過自行發展和購併,地球上最大的虛擬社群工程師VerticalNet已拓荒了55個電子商務潛力的專業社群網站,主要集中在通訊、環境工程、醫藥、航太和電子等領域。去年VerticalNet最大的盛事之一,就是旗下的一個電力社群網站,在市集中「拍賣」三座發電廠,總價3800萬美金。
歷史經驗顯示,經營垂直社群的最大困擾,在於無法達成經濟規模。再加上垂直社群的經營者,多半都是設群內的專業人士,缺乏「商業化」的謀略,因此大半提供資訊流專業網站,最後都入不敷出,無疾而終。前車之鑑帶給VerticalNet的啟示,表現在兼顧網站深度及廣度的發展策略,藉由積極式擴張屯田,將經營的社群網站數目不斷衝高,藉以降低成本;同時在購併策略上,鎖定以具有電子商務契機的社群為主要考慮,1999年底,VerticalNet買下NECX Exchange,著眼點就在NECX已擁有18000個全球貿易夥伴。

**不坐等生意從天而降

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為了兼顧深度,加強網站的集客力,VerticalNet旗下網站都延攬產業內最具知名度的人物來管理網站,擔任「版主」的角色。VerticalNet強調,在任何社群中,網路3C-內容(Contents)、社群(Community)以及商務(Commerce),一個都不能少。同時為了鼓舞「版主」有商業化的思考,VerticalNet將55個社群視為不同的利潤中心,各負盈虧之責。
VerticalNet的執行長華許指出,VerticalNet不像其他的社群經營者,僅以經營社群為目標,坐等生意從天而降;而是以經營垂直B2B電子商務為天職,不斷試探實體世界與網路交會的新生意機會。擁有哈佛MBA學位,加上與Steve Case共同創辦AOL的經歷,Mark Walsh原本就是AOL的B2B電子商務部門AOL Enterprises的主管,對於B2B電子商務十分嫻熟。
當VerticalNet的二位創辦人海根(Michael Hagan)和麥諾提(Michael McNulty)為了公司的成長,四處尋訪人才,華許成為理所當然的最佳人選。
創辦人能夠放棄「本位主義」的作風,不斷引進人才,被視為是VerticalNet成功因素之一。
有趣的是兩位Michael即使原先分別在投資銀行以及出版等領域工作,但是所經營的社群,並沒有投資銀行等領域。同時從創業伊始,他們就只擔任尋找商機以及管理的工作,而將尋求資金的繁雜的工作,交給有名的網路事業育成者(Incubator)ICG Capital來負責。因此VerticalNet的創業團隊,有更多的時間深耕網路,許多華爾街的分析師指出,VerticalNet的的專業資訊,往往是競爭網站中最豐富的,投資公司Robertson Stephens的分析師巫賓(Eric Upin)指出,VerticalNet在過去幾年中的發展,將成為網路學習(e-Learning)的「一支奇兵」,原因在於建立網路學習的技術平台並不困難,困難的是如何填補內容, VerticalNet長期累積各行業產品與商情的內容,使得VerticalNet成為網路學習領域的第一號候選人。

**搶占10%的B2B電子商務市場

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即使到現在,專業社群網站的經營,還是遭到質疑,持懷疑論者,認為產業公會,或許比VerticalNet更適合經營這一類專業的社群網站。對於這樣的看法,執行長華許一笑置之,重申VerticalNet不是一般的社群網站,而是垂直B2B電子商務公司,同業公會的確有許多資訊,但是資訊流本身並不足以創造市場,只有結合電子交易,才能永續經營。
VerticalNet最近也大幅邁向國際市場,除了在南非和英國等英語系國家先行測試網站平台,同時也在今年1月27日和日本軟體銀行合作,宣佈將把VerticalNet在美國的成功經驗,帶進日本。因為日本是世界第二大經濟體,也是世界上對英文障礙最大的國家之一,對於單獨的日語社群,有迫切的需要。VerticalNet新跨入交易金流領域而成立的E-Finance公司,業務正好面對面撞上水平B2B領域的巨人Commerce One,兩家當年從不同角度切入B2B的公司,分別因網路公司大者恆大的生存邏輯狹路相逢,說明電子商務世界幾近殘酷的競爭現實。
不管VerticalNet搶地盤的戰略是否成功,但是以目前在美國垂直社群三成以上的佔有率來看,要搶占10%的B2B電子商務市場,應該並非難事。根據Forrest顧問公司的研究,10%的B2B電子商務收入,將超過所有B2C電子商務的收入。難怪華許執行長總是以興奮的語氣表示:「B2B is the right place 2B!」
雖然今年手頭現金吃緊,VerticalNet仍相信明年就會獲利,成為B2B常青樹,「我們在NASDAQ的股票代號叫『VERT』,你說巧不巧,它法文的意思就是『綠色』,」華許補上一句。

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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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