【專訪 BLOCKS】用絕不妥協理念,催生模組型智慧手錶

模組化的電子產品,一直被視為電子產品的下一個里程碑。簡單的說,就是讓使用者可以輕鬆的組裝、替換或升級單一零件,不用每次都淘汰掉一整件產品。當硬體能像樂高一樣的可以自由組合。我們就可以減少開銷,減少資源,延長產品使用期。最重要的,還能針對每個人需求去客製硬體功能。
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▲BLOCKS 的手錶本體,包含所有基本功能

這就是 BLOCKS 最強大的理念。目前市面上智慧手錶一堆,但沒有一個廠商能做出真正客製個人需求的產品。舉例:外出遊玩沒有電源,一般的智慧手錶都無法撐過太久的時間,但 BLOCKS 的電池模組就可以解決這個問題。手錶沒電時,就裝上電池模組,你的電量就可以再度過一段時間了!

這種客製化的程度,更可以隨著你一天的活動而調整。早上要起床運動時,你可以選擇心跳感應、GPS 計步模組來紀錄你的運動。運動完進辦公室上班,你可以馬上換成電池模組跟 SIM 卡模組,支援上班應接不暇的電話。晚上下班後,拿掉公司電話的 SIM 卡模組,更換成 NFC 付款模組,讓你下班能悠閒的逛街、購物。這就是 BLOCKS 客製化的程度。對長期使用者來說,每當有新的模組推出,你也只需要購買一顆模組,不用買一整支新的智慧手錶了。

 

▲BLOCKS 的錶帶本身就是配有不同功能的模組。每塊模組都可以很方便的拆解。

我們也遇過一些很瘋狂的支持者。有一次有個粉絲手上帶著五六款的智慧手環跟我們視訊,超激動的告訴我們,每個智慧手錶的主打功能都不太一樣,每次推出新的功能是他想玩玩看的,他就得一直更換他的智慧手錶。最後他就買了五六款不同的款式。但他就是在等待像 BLOCKS 這樣的產品。模組化的智慧手錶,淘汰率低,不必浪費資源,還能照樣給使用者最客製化的體驗。

為了符合廣大使用者的需求,BLOCKS 也把他們的模組技術開源,甚至透過合作廠商,找上了各種硬體大廠來協助開發模組。舉個例子,開發相機鏡頭的廠商,就可以專精於開發鏡頭,再銜接上 BLOCKS 的面板,而不用擔心過多功能或整合問題。

BLOCKS 這樣的目的,除了能集結各家最專業的感測器、信號處理的廠商來協助開發最先進的個別模組,也要讓模組的選擇更加龐大,來完成使用者最個人化的體驗。目前 BLOCKS 已跟 1,500 多名軟、硬體工程師簽下開源合作的計畫,多種特殊功能的模組馬上問世了!

▲BLOCKS 的模組也會開源,集結其他廠商,共同開發出更多功能。

儘管 BLOCKS 找到了市場很好的切入點,但是無法避免競爭。Apple Watch,Pebble ( 延伸閱讀:Pebble 如何在 KickStarter 上持續創造收入 ) 或 Moto 360,這些產品都有一定的市場及知名度。當訪問時被問到,BLOCKS 對於其他競爭的智慧手錶怎麼看時,Fred 跟 Omer 兩人給的答案卻很正面。

他們覺得市面上現在很多精美、功能完善的智慧手錶,使用起來也很酷。問題在於,大部分的消費者買了幾個月,就失去興趣而拋棄它們了。顯然這些智慧手錶沒有解決使用者的日常需求,反而像是「科技玩具」。但他們 BLOCKS 的期許,可不僅只於切入智慧手錶市場。

我們並不願意把 BLOCKS 侷限為一款高階智慧手錶。我們的理念,就是要讓使用者自由,你把它組裝成什麼,它就是什麼。

BLOCKS 的彈性讓使用者可以每個月都更換使用方式,所以我們自己從來不跟智慧手錶比較。我覺得它應該可以是任何一種電子產品,甚至你可以把 BLOCKS 跟手機比較。我們真的希望它不是一款「科技玩具」,而是隨著使用者需求而進化的產品。我們期許它能解決每個使用者的問題。也因為如此,BLOCKS 在我跟 Omer 心中的定義,就可以很不一樣,因為我們是不同的使用者。

模組化的優勢就是這樣:可以減少浪費的資源、隨意客製你所需要的硬體。BLOCKS 把彈性擴充的優勢帶進產品,成了他們的殺手鐧。也可以說是把軟體的觀念帶進了硬體。

BLOCKS + 群眾的力量:互動、執行雙管齊下

Fred 跟 Omer 在整場訪談,一直強調,聽取群眾的建議,是他們塑造產品的一大助力。但明明創業初期就跟高通、仁寶等大型公司談成合作,又贏得了數筆創業資金。為什麼 BLOCKS 還要選擇群眾集資?Fred 告訴了我們一個讓人出乎意料的過程:

我一直強調我們跟 Community(社群)有強大的連結。所以你去細看 Kickstarter 上 BLOCKS 專案的提案人會發現,提案人叫 Trevor,他根本不是我們團隊裡的人!他是個超級熱情的粉絲,自願幫我們上掛專案的!

為了支持我們推動 BLOCKS 的概念,他自己還特別從美國飛來英國找我們!在我們發現了群眾集資讓我們能跟更多人溝通後,我們開始接手集資的計畫。我們刻意不去更換 Trevor 的名字,因為他正好象徵著我們一路走來建立的 Community。

▲Fred 解釋,當初登上 Kickstarter 也是早期粉絲協助成立的。

確實,BLOCKS 的團隊一直把群眾的觀點、建議看得很重。從還沒上 Kickstarter 之前的概念影片,他們就受到了很多熱情的支持及協助,後來開啟了 Facebook,Twitter 及 e-mail 的溝通管道,他們更是善加利用的大家的回饋。這群熱情的支持者為 BLOCKS 的付出,遠遠超乎我們的想像!

Omer 也提出了他對群眾集資的看法:

如果你仔細看看 Kickstarter 官方的用詞,贊助者的贊助動作並不叫購買 (Buy),而是承諾 (Pledge)。我們從一開始就不把 Kickstarter 當成販賣的管道,我們不是在找更多的消費者。

我們找的,是跟我們相同理念,並願意跟我們一起宣傳、承諾模組化產品的支持者。

「你絕對無法想像我們背後花在群眾 (Community) 上面有多長的時間。我們真的對每一封 email 都會很認真的回覆。我們也常常主動諮詢群眾的意見。現在回頭看,這些人對我們整個概念、設計都貢獻良多,我們的每一項決策,都會很認真的去考慮支持者們的想法。所以到現在我們 BLOCKS 的每個成員還是要 8 小時輪班一次,保持 24 小時的與世界各地的支持者溝通」Omer 一再的強調,跟 community 建立溝通及合作非常花時間,但 BLOCKS 當初要是沒有這些人的設計建議,他們小小的團隊根本無法走到今天這一步。

「我們產品初期設計期間還 Skype 了一大堆其他國家的支持者!這其實超好玩的,也是我們跟群眾合作最有意思的經驗之一。我們認識到了各種不同背景的人,我們聽到了特殊的需求與建議。在見識到大家需求有著這麼大的差異後,我們對 BLOCKS 的概念也有更大的信心了!」

最後訪談結束,BLOCKS 團隊要送給台灣的新創團隊及集資夥伴一個寶貴的建議:

群眾集資是個很棒的平台,但最重要的,是「群眾思考、群眾合作。」

這的確是「群眾」模式最重要的一環:傾聽使用者的需求後,要用行動去證明。當你努力認真做一件事情,全世界都會幫你。

▲貝殼放大團隊與兩位創辦人合影

僅僅 2 個小時的訪談,讓我們興奮莫名,也讓我反思,很多電子產品都被品牌化、規模化,但真正為「需求」而生的產品有幾個?我們又能為淘汰、浪費的使用習慣做些什麼改變?在消費市場瞬息萬變、資訊科技不斷推陳出新時,怎樣才能把「永續科技」的精神,結合人性發展?

我很期待 BLOCKS 的未來及模組化電子產品的概念。相信在不久的未來,模組化的理念、客製化的電子產品,將會引領人類生活到一個嶄新的篇章!


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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