【Meet】易訂網EZTABLE──訂到賺錢好位置|數位時代 BusinessNext

採訪．撰文／羅之盈　攝影／侯俊偉

下午3點，位於台北的EZTABLE易訂網辦公室，一張大桌子圍放著10台左右的電腦，中間散落著零食碎片，幾名員工聚精會神地盯著電腦，但同時有人剛剛來上工，也有人一聲不吭地離開公司，10多名夥伴像是不小心聚集在網咖的網友，這裡充滿新創公司的「隨性與自由」。

「哈哈，如果工作不自由，我怎麼找得到員工啊？」易訂網執行長陳翰林逗趣地解釋著辦公室的情形。以餐廳線上訂位為主要服務的易訂網，由陳翰林、謝智倫、顏士棋、顏嘉楠共同經營，他們是認識10多年的彰化陽明國中同班同學。2008年8月從美國學成歸國的陳翰林，發現台灣沒有美國新創網站 OpenTable類型的訂位網站，於是召集當時身處各行各業的老同學，發揮各自所長，集資300萬成立網站。

以數字做計畫

說起話來氣如洪鐘，總是哈哈大笑的陳翰林，用很「熱血」的口吻談著草創時期找客戶的艱辛，打電話、面訪都要不厭其煩地溝通，「在跑客戶時，我們當自己是信義房屋；在經營網站內容時，我們把自己當作一家餐廳經營。」目前易訂網會員數超過10萬人，合作的餐廳約300多家，主要營利模式為餐廳給付每筆成功訂單的傭金給易訂網。簡單的模式讓這家創立僅2年半的網路公司，2010年營收高達2000萬新台幣！「易訂網會員男女比為4比6，女生較多、平均年齡是33歲，比起男生平均30歲略長一些。若從訂單情況來看，我們重視轉換率和回流率，每天訂單有30％是曾經使用過服務的舊會員，客單價約500到600元，」談起經營細節，陳翰林令人驚訝地一下子說出一串數據。

原來這個嘻皮笑臉的創辦人，在美國加州大學洛杉磯分校念的是應用數學系，畢業後曾在德意志銀行擔任債券分析師。對他來說，創業是理想、財務是興趣，「我看財務報表時是很興奮的，我們每天檢討數字，搜集使用數據、了解顧客，以數字做計畫，」陳翰林眼睛發亮地說著。

熱情又帶著務實特質的陳翰林，靠著誠懇的態度和舌燦蓮花的功力，在網站還小的時候，打動五星級的喜來登飯店加入，不僅營造出話題，同樣也為雙方帶進實質營收。更深一層探討，網站初期使用者通常會決定網站性格，易訂網與喜來登的合作，一方面吸引接受中高價位餐飲的消費者，另一方面也吸引同類型餐廳加入，是促使易訂網創造出高營收的原因，而這群「含金量」高的會員更是網站難得的資產。

因為營利模式清楚，創業團隊素質整齊，易訂網在2010年得到兩輪創投資金挹注，目前總資本額約800萬元，協助創業團隊擴張時所需要的人力成本。陳翰林認為，創投帶來的不只是資金，多了可以商量的對象，也是公司能夠持續有新點子的原因。

服務再加值

2010年陳翰林研究會員使用行為時發現，消費者多半在「重要節日」會先訂位，而且三成消費者會同時購買蛋糕或花束，「那為何我們不一次提供所有服務呢？」於是易訂網與飯店聯名推出「訂購蛋糕」的加值服務，推出不到1個月就有超過300個訂單，訂購花束也訂出好成績，成功開創另一條生意管道。

看著易訂網員工走進走出，除了隨性與自由的風氣之外，其實也代表團隊之間充滿彼此了解的默契，「我們的公司文化是確保每個員工都很high（熱情、開心）。大家都有個大夢想，讓全世界的人都知道EZTABLE！」但陳翰林此時反倒收斂起奔放的笑臉，他表示，放棄美國銀行的高薪工作並不後悔，那時每周工作也是80個小時，收入多，但是回家時會覺得空虛，「現在雖然每天都會遇到需要解決的麻煩事，但是過得很實在，每天的生活都很逼真。」（以上文章轉載自《數位時代》201期）

易訂網EZTABLE創業團隊 Profile 創辦人：陳翰林／謝智倫／顏士棋／顏嘉楠年齡：皆29歲學歷：加州大學洛杉磯分校應用數學系／成大化工系／交大管科系／台大資工所主要經歷：美國德意志銀行債券分析／李長榮化學工程師／博士倫業務／進修碩士成立時間：2008年8月大事記：2008年11月喜來登飯店加入訂位系統／2010年接連得到資金挹注／2010年底開創加值服務，網友訂位時可加訂蛋糕、花束

【創業新星做對的5件事】 1 從國外成功的訂位網站OpenTable得到靈感，發現台灣市場缺口。 2 努力不懈地邀請知名飯店加入首波訂位名單，不僅話題性強，成為免費宣傳，也實質帶進訂單。 3 從會員使用行為分析，積極開發加值服務，例如與聚會訂位密切相關的餐券及蛋糕。 4 主動尋找投資人加入，除了得到足夠資金拓展生意之外，也多了諮詢生意經的對象。 5 雖然公司文化是自由的，但創業團隊每天檢討數字，包括業務、網站使用情形、會員回應等。

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。