點數換比特幣?全家憑什麼逆勢成長

統一超 711 老實說在疫情中也算不錯,但仍舊沒有全家這麼亮眼。全家真的很扯,他怎麼做到的?
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作者果殼,行動展開份子,也是區塊鏈的信仰、旁觀者|現為律師、Blocktempo 專欄、換日線專欄作家|期許透過筆寫出觀點,看到對話,找到果殼。本文獲作者授權轉載,原文刊登於 Medium

這篇文章我用全新的方式,先文字說明來龍去脈,然後拍影片揭曉答案!

全家便利商店(5903)近期剛公告今年 3 月合併營收高達新台幣 66.99 億元,月增 9.93%,年增 8.63%,創同期新高,第一季達 197.92 億元,年增 8.79%。4 月份全家合併營收 64 億,較前年成長 5.7%。

先來說說這有多困難

光用想的就知道,觀光產業在這波肺炎疫情死傷慘重,但有多慘我們看看三月的數字:

台灣兩大航空公司華航、長榮各掉了 39.96%、54.14%,台灣高鐵掉了 40.28%,海運可能好一些約在 5% 左右。但旅遊業直接呈現雪崩式掉落,像雄獅直接掉 85.77%、五福 90.48%,燦星更到了 94.72%。

今年 4 月份更慘,這是第一個「完整」禁止出團及接待國外旅遊團的月份,多數旅遊業者的營收已經是大減均 90%,也就是剩不到 10%,等於是唱空城的四月份。

而實體零售也受創很深,包括飯店一直倒,受傷最嚴重的亞都營收降了 76.4%,國賓、六福、寒舍也掉了 65%-69%,就連餐飲集團王品也掉了四成,也因此加速集團轉型,並於近期加入外送餐飲服務,希望力挽狂瀾。

統一超 711 表現老實說,也還算不錯, 今年 3 月份集團合併營收 205 億元,月減 3.79%,年減 0.77%。但仍舊沒有全家 8.63% 這麼亮眼。

所以全家真的很扯,他怎麼做到的?

三個關鍵X因子,讓全家戰勝疫情(影):

憑什麼全家在疫情最慘重的時刻,逆勢營收大爆發?要知道,全家不是 Zoom,他可是實體零售啊?到底全家的秘密武器是什麼?(可自 1:55 開始)

簡單整理重點:

  1. 咖啡、冰淇淋、生鮮食品
  2. 全家展店數
  3. 全家會員經濟與點數經濟全面爆發

影片的最後,教你如何獲得人生的第一個比特幣

責任編輯:Chris
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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