Foodpanda、UberEats 外送熱潮興起,背後還隱含什麼市場契機?

當 Foodpanda 與 UberEats 每日銷售人口超過全台人口 1/10 時,只要結合 AI 與 CRM,甚至你什麼時候需要點餐,要點什麼都已經被計算好了…
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近來隨著外送餐飲服務的熱潮崛起,從 foodpanda、UberEats、deliveroo到揪團、代購都有服務的有無快送,甚至蝦皮等,眾競爭者都進入了外送市場,其中以2012年在台灣推出的 foodpanda與2016年的 UberEats服務為最大宗,兩者平台合作店家更是皆超過3000家以上,而 foodpanda更號稱2019年一週的訂單總數已等同成立來前6年的總和,活躍使用者年成長達20倍。Uber Eats 則是過去1年內,用戶、外送次數成長3倍以上。想要了解各家優、缺點,可以請教Google大神幫你解決。

真正的重點是,我們在今年看到了外送服務的成長動能曲線,在這樣的外送熱潮之下,背後還隱含了什麼市場契機?我從產業端談外送服務的未來連結與發展:

原本從「門市」為基點,漸轉變成為「人機」為基點

無論是餐飲店或生活消費品牌門市,過去門市經營的選店選址策略,需要考慮區域人口比例、門口人流總數、時段人流變化、周邊人流設施等,再結合店租、水電與管銷成本,去計算出客單價是否符合盈利後,才決定這個地點是否適合。

這樣的思考都是從「門市」為基點出發,向外擴散的15分鐘以內的走路路程作為範圍(便利商店),像全聯或頂好等超市,可能就向外 1–5公里作為消費者人口範圍計算。

但過去傳統以「門市」為基點,現在因為外送服務的提升,變成以「人機」(人的手機)為基點向外延伸,「門市」能夠服務的地點、產品項目已經完全打破了過往的經驗,消費者無論在哪裡,只要拿著手機,隨時可以快速找出可服務的門市、可接受的外送時間,這項服務就成立了。

全家便利商店和Uber eats合作外送服務,也是從被動的吸引人到店,轉到店送至人的服務。

外送服務達成了最後一哩路(Last miles)

交通產業都談過服務的 Last miles的概念,也就是消費者從外面到達家中,所經歷的這整段路程,在中間找到可以被服務與銷售的契機。例如 Google 地圖的交通行程設定,加入腳踏車和共享乘車兩項新交通方式選項,讓行程規畫從第一哩路到最後一哩路都能掌握。GM 將推電動自行車(eBike),實現從出發的第一哩路以及到家的最後一哩路,都使用同樣的服務等。

當我們把各種場所(餐廳、住家、醫院…)視為一個點,在一張俯瞰的地圖上,都是密密麻麻的點,再放大一看,每一個場所點都有多條線(外送)可以連結在一起,外送從網購業者的貨運、Uber或計程車的載程、摩托車的快遞運送到單車送件等,店家到達消費者家中的最後一哩路,似乎被外送服務滿足了部分需求。

不久的未來,相信不只是網路資訊可以快速傳遞(4G至5G技術),可能連實體物件,都可以比起以往加快一倍以上的速度送達指定地點,而在網路資訊與實體商品都可以「快速」的流動之下,外送服務的未來發展,可能不再是「場所」對「場所」的點對點運送,而是「人機」對「人機」的移動運送模式生成。

外送服務的大數據開始分析人的生活模式

但比起上列兩點,最重要的可能是:你什麼時候會叫外送?

這個問題看似簡單,卻最重要。是你下雨的時候?天氣太熱的時候?突然想吃冰的時候?懶的出門的時候?已經不知道要吃什麼的時候?…當外送服務改變且控制了消費者的行為時,背後的數據就會產生價值,而其中的數據變數與構面,可能包含了氣候、區域、時間、品項、年齡、性別等變數。

試想一下,週一至週五,學生在校與上班族在公司的早、中、晚餐與加班的宵夜、假日在家的三餐,對於全職在家的工作者,更成為不用出門的理由等,以上這些消費者Persona與生活模式一旦被確立與養成習慣,成為固定的客戶購買旅程,中間就可以延伸出更多的服務契機。

甚至當未來 Foodpanda 與 UberEats 市佔率,合計達外送市場七至八成的時候或每日的銷售人口超過全台人口的 1/10,只要結合 AI 數據資料庫與 CRM 系統,甚至你什麼時候需要點餐,要點什麼都已經被計算好了…

這也是為什麼 UBER 前執行長 Travis Kalanick 一離開 UBER 後就創辦了沒有店面、只做外賣的「雲端廚房」Cloud Kitchens,因為他從 UberEats 的經驗看出,雲端廚房不用大量實體店面的成本,就能在這時代快速擴張市場;而且用 AI 數據資料庫與 CRM 系統管理客戶,正是他的專長之一。

換個角度來看,這等於是就連賣餐的小店家,都得開始有資料驅動(Data Driven)思維了。往好處想,如果店家自己有資料分析的能力,就能更精準掌握客群分佈跟他們的口味,生出更大節省成本、提升獲利的空間; 但壞處也在於若沒有資料驅動思維的店家, 很可能也因少了自我分析的能力,在競爭激烈的餐飲業中逐漸喪失競爭力。

責任編輯:Chris


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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