台籍 Deliveroo 自研 AI 系統耕耘餐飲界 不只是間外送平台

相較於 Uber Eats、Foodpanda、Honest Bee,Deliveroo 進入台灣市場較晚,究竟戶戶送要如何在台灣外送餐飲市場分杯羹?對台灣市場又是如何看待?
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Photo Credit: INSIDE/香港區總經理羅家聰 Brian 親自穿起外送裝備
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看好台灣外送餐飲商機,被譽為英國最受投資人青睞的新創之一「戶戶送」Deliveroo,目前在全球有 14 個市場,2500 名員工、涵蓋 500 多個城市,繼澳洲、新加坡、香港之後,去年底正式登台,從台北市中心大安、信義兩區開始提供服務,目前已涵蓋 80% 的台北行政區,正積極朝向其他縣市擴大業務。

相較於 Uber EatsFoodpandaHonestbee,「戶戶送」Deliveroo進入台灣市場較晚,究竟戶戶送要如何在台灣外送餐飲市場分杯羹?又是如何看待台灣市場?

三月初,香港區總經理羅家聰 Brian 正好來台,INSIDE 特別來與他聊聊,主修經濟和財經管理的 Brian ,過去工作專注在協助跨國企業發展和數據分析,加入「戶戶送」Deliveroo的起因為與台籍創辦人許子祥 Will 在華頓商學院結緣,當時相當認同 Will 的創業理念與公司整體文化,接受邀約加入團隊。

談到「戶戶送」Deliveroo讓消費者讚譽有佳的餐點配送效率是如何辦到的,Brian 拿起白板筆畫起「戶戶送」Deliveroo背後 AI 系統運作的流程圖,將外送餐飲切分為三大端點,客戶、餐廳、外送員,三方都有各自的 App。

▲ Deliveroo工程團隊自研「Frank 大腦」大幅提升送餐效率

工程團隊自研 AI 系統:台灣平均每筆訂單 24.1 分鐘送達

Brian 進一步解釋,這套倫敦總部工程團隊自行開發的人工智慧系統「Frank 大腦」如何運作,依照外送員過去送餐的時間、平均備餐時間等數據計算,來配對最適合的訂單以及外送員,透過機器學習技術,預測並配對最適合的司機人選和訂單,讓外送員用最少的時間接到最多的外賣,並走最佳的路線快速完成送餐。Frank 也像有意識和目的的生命個體系統,能在有突發狀況 (如運送延遲) 時自行做出反應,變更計畫。

「在週一上午 11:00 下單,系統參考上週同時段:有一百個客戶下單,根據附近外送員數量、當地天氣、平均交通狀況綜合後,AI 系統計算餐廳到客戶端所需時間,客戶下單同時就能給出預估送達時間。」

INSIDE 在平日中午實際使用「戶戶送」Deliveroo 服務,首先在 App 選好指定外送地址,系統會根據附近餐廳給予不同類別料理的推薦,雖然餐廳選項較於其他平台少,但仔細研究可發現從烤肉、台式料理、咖啡、泰式料理、Subway、牛排、文青咖啡店都有,料理種類豐富度算是足夠因應同事們不同需求;選購一家店即是成一張訂單,若是要選購兩家以上,須先完成前一筆訂單。

本次點餐有輕食與正餐共有兩張訂單,分別於 12:43 與 12:46 分成立訂單,最終在 12:57 與 13:05 送達,比系統預估的時間提早 5-10 分鐘,在外送過程中,可設定在外送階段推播提醒,外送員出發與抵達都能一手掌握,相當貼心。

▲ INSIDE 於平日中午實際使用 Deliveroo 服務訂購午餐
▲ 位在松菸的辦公室的我們,不用走出文創園區也可以在短短分鐘享用到餐廳美食

作為消費者實際體驗便可了解到「戶戶送」Deliveroo透過自研「Frank 大腦」大大提升送餐效率。 Brian 解釋,從客戶研究調查發現,當送達時間低於系統預估時,往往因為預期心理而獲得用戶更高的評價「今天告訴你二十分鐘能送達,最後只花了十五分鐘,與今天跟你說十五分鐘卻花了十八分鐘,前者帶給用戶更好的體驗。」

「戶戶送」Deliveroo 認為餐點外送,從餐廳運送到客戶手中這段時間最為重要,嚴格控制在十到十五分鐘,讓餐點溫度維持在最佳賞味狀態。根據後台數據,目前高達 96% 的訂單可在25分鐘內送達。

不想只是個「平台」,「戶戶送」Deliveroo策略性招商

相較於其他已有用戶基數的外送業者,「戶戶送」Deliveroo除了背後有自研的 AI 系統提升送餐速度,還有哪些策略讓餐廳業者願意成為合作夥伴?Brian 表示他們要讓餐廳業者不能覺得 「戶戶送」Deliveroo 僅是一個「外送平台」。

目前「戶戶送」Deliveroo還提供虛擬品牌(Virtual Brand)的服務,根據消費端資料,判定地區缺少的料理樣式,與餐廳共同合作補足缺口。不論現有的菜單供應的哪些菜色,店家只需要根據現有的廚房設備資源為規劃新的菜單就能帶來額外收入。

Brian 以串流影音巨頭 Netflix 為例,內容庫無法滿足用戶時,需要由平台產生原創內容, 「戶戶送」Deliveroo 與餐廳攜手研發新菜單也是如此,補足內容缺口提供用戶更齊全的選項。

舉例來說,在某個區域用戶經常搜尋炸雞,但是該區提供炸雞的店家相當少,「戶戶送」Deliveroo便會找尋目前廚房有設備可製作炸雞的餐廳合作,一方面協助店家擴展業務,另一方面提供用戶更多選擇。Brian 透露經上述做法新增餐點的店家平均每月營業額可增加 15 到 20 萬。

此外, 「戶戶送」Deliveroo 還會根據餐飲數據,給予餐廳下一個拓點的建議,除了線上虛擬品牌,還幫助店家持續往線下橫向發展。若是只想先試水溫,「戶戶送」Deliveroo 先前曾推出「戶戶小廚」(Deliveroo Editions)讓餐廳在正式開業前來「試營運」。

由「戶戶送」Deliveroo 提供共享廚房並承擔租金、設備等支出,讓合作餐廳業者在此製作餐點專攻外送服務,參與共享廚房的餐廳業者平均利潤率在 10~15% 之間,以餐飲業來說表現相當不錯。

不僅如此,「戶戶送」Deliveroo 認為平台的客戶服務也相當重要,除了有智慧化的客服系統,更重要的是在台灣直接聘請客服人員,即便用戶播打客服或是客訴,都能有真人回應,Brian 說人力投資所需成本比較大,但是比起語音或是其他口音, 能聽到真的台灣人以「中文」協助解決客戶問題也是服務流程中影響用戶體驗的重要關鍵,在台灣目前有十幾個真人客服。 

用戶體驗、餐飲合作,「戶戶送」Deliveroo 在台灣業務快速增長,外送人員數目每週以雙位數比率成長,未來必然需要招募更多外送夥伴,為了提高外送員保障,「戶戶送」Deliveroo 在今年二月更是推出全球外送員免費全額意外保險,工作期間受傷而無法繼續工作可申請賠償,從上班登入上線起至下班登出後 1 個小時內均受保障,可看出 「戶戶送」Deliveroo 對外送生態系各環節的用心。

目前在台灣合作的餐廳總數已達到 1200 家,接下來將前往新北、台中或高雄,預估 1 年內,在台新增 1000 位外送專員的工作機會。Brian 表示台灣對比其他市場,用戶更喜歡創新品牌和特色餐點,「戶戶送」Deliveroo 發現在國際市場許多合作夥伴尚未跨足台灣市場,未來將協助更多餐飲集團引進台灣,滿足台灣人多元的需求。

坐在松菸園區,喝一口從外送員手中接來的咖啡還是熱的,科技原來可以這麼有溫度,路過一旁的阿姨問起餐點在哪裡買,將外送餐附贈的優惠給了她,也許下一個在「戶戶送」Deliveroo 探索到更多餐點的用戶即將誕生。

責任編輯:Anny
核稿編輯:Mia

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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