Gumloop是什麼?如何讓行銷人告別加班地獄?內容生成、社群監控... No Code AI工具介紹一次看
Gumloop是什麼?如何讓行銷人告別加班地獄?內容生成、社群監控... No Code AI工具介紹一次看

在行銷與業務的環境中,時間就是競爭力。

每天要處理的工作,包含內容撰寫、名單開發到數據分析,往往耗費超過 50% 的工作時間。重複性任務多、工具切換頻繁,加上缺乏技術支援,讓團隊無法專注在高價值決策上。

Gumloop 針對這些痛點,提供一系列 AI 模組,讓行銷與業務人員不需寫程式,就能把 AI 與自動化整合到日常流程中,實現高效率、高正確率、高產值的工作模式!

本篇內容是 NoTime NoCode 的 FB / IG 貼文「NoCode 工具箱 - Gumloop」詳細介紹說明文,如果還沒看過社群貼文的朋友,歡迎前往以下連結,看看我們製作的精美圖文唷!

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什麼是 Gumloop?

Gumloop 是一款主打不用寫程式的 No Code AI 自動化工具,讓行銷與業務人員透過拖拉式介面,就能快速建立跨平台的自動化工作流程。它內建 GPT-4、Claude、Gemini 等 AI 模型,並能與多種應用服務整合,實現內容生成、資料擷取、名單開發、社群監控、文件整理等多種任務的全自動化,無需寫一行程式碼。

#0 Gumloop
圖/ No Time No Code

為什麼行銷或業務需要 Gumloop?

在行銷與業務的日常中,至少有一半時間被重複性工作佔據:手動搜尋資料、撰寫文案、整理名單、匯出報表。這些工作雖然必要,卻耗費大量精力並延緩決策速度。

Gumloop 提供一系列 AI 模組,幫你自動完成這些耗時任務,打造行銷和業務流程自動化,確保你能專注在最有價值的任務,如制定策略、建立客戶關係、抓住市場機會。對競爭激烈的市場來說,這不只是節省時間,更是提升業績與反應速度的關鍵武器!

#1 Gumloop
圖/ No Time No Code

Gumloop 核心應用情境

SEO 行銷內容快速生成

行銷團隊常在短時間內產出多版本文案,如社群貼文、SEO 文章、廣告文案、電子報。人工撰寫不僅耗時,還受限於創意與語氣的一致性,導致輸出質量參差不齊。對大型行銷活動而言,延誤一天就可能錯過市場熱度。

透過 Gumloop AI 模組,如 Ask AI 與 SEO Writer 等,AI 可依據產品資訊、關鍵詞與目標受眾,自動生成文案,並優化 SEO 結構與行銷語氣。從構思到初稿輸出僅需數分鐘,比傳統流程快 80%!

即時社群與輿情監控

品牌聲譽管理的黃金回應時間通常不到 4 小時,但人工監控社群與媒體動態非常吃力,尤其當關鍵詞涵蓋多國語言或多平台時,更容易漏掉重要訊息。錯過回應時機,不僅可能引發公關危機,還會失去話題流量。

Gumloop 的社群與輿情監控流程,能自動爬取社群與論壇資料,並用 AI 即時分析情緒與熱度。當偵測到異常情緒或高互動內容時,系統可立即通知相關人員。

#2 Gumloop
圖/ No Time No Code

名單開發與市場研究

業務團隊每週花大量時間搜尋潛在客戶名單、更新市場資訊與競爭對手動態。人工搜尋容易遺漏,且資料格式不一致,導致後續行銷觸發流程效率低下。

使用 AI 網頁爬蟲模組,Gumloop 即可快速抓取網站資訊、 即時掌握競品動態、生成個人化銷售郵件。靈活應用於名單開發、市場研究, 簡單幾分鐘即可完成設定,大幅提升行銷與業務團隊效率。

文件與資料自動化處理

PDF 報告、合約與會議記錄是業務與行銷日常不可或缺的資訊來源,但人工閱讀、提取重點與分類存檔不僅費時,還有可能遺漏重要資訊。尤其是當資料量巨大時,人工整理更是一大瓶頸。

Gumloop 的 Extract Data 與 Categorizer 模組,可自動批量擷取文件重點、分類與標註,並寫入 Google Sheets,讓資訊直接進入可行動化的狀態。

#3 Gumloop
圖/ No Time No Code

Chrome 瀏覽器操作錄製

在網站上反覆操作,點擊查詢所需資料,不僅浪費時間,也容易出錯。許多這類流程雖然規律,卻因為需要人工介入而無法全自動化。

利用 Gumloop 的 Chrome 擴充功能,用戶可錄製一整套操作流程(點擊、輸入、查詢),並將其保存成可重播的自動化任務,結合 AI 擷取與處理資料。讓原本每天 30 分鐘的例行操作,壓縮到數秒完成,並確保每次操作的一致性與正確性,新進人員也可直接複製既有自動化流程使用。

#4 Gumloop
圖/ No Time No Code

3 個使用 Gumloop 的理由

多元 AI 動作功能與流程範本

大幅縮短 AI 與自動化工具的整合與學習時間,讓行銷與業務團隊快速驗證並落地 AI 自動化效益。

行銷與業務人日常繁瑣流程的救星

從自動擷取潛在客戶資料、評分到生成個人化信件草稿,大幅節省時間,有效提升轉化率。

整合瀏覽器操作錄製功能

以直覺的步驟記錄方式,快速建立自動化流程,降低技術門檻並減少設定成本。

#5 Gumloop
圖/ No Time No Code

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本文授權轉載自NoTime NoCode

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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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