[專訪]超過1,000家餐廳使用、續約率近100%，智慧POS iCHEF獲560萬美元A輪投資|數位時代 BusinessNext

產品好口碑佳，餐廳續約率接近100%

2012年以來iCHEF每季客戶數量都有20%-30%的成長。iCHEF餐廳續約率接近100%，已有1000家餐廳使用。在台北新開的餐廳中，每10家就有2家採用。iCHEF POS App 每月服務超過400萬人。

之初創投AppWorks創始合夥人林之晨提及投資原因，「iCHEF經過1000家餐廳實際使用驗證，口碑好，老客戶介紹新客戶，續約率接近100%，1000家雖稱不上有絕對規模，但已能帶來規模經濟，加上iCHEF起步比亞洲餐廳智慧POS業者早，在本輪增資後，在同業中彈藥相對豐沛。」

「我們的管理工具平台，像是餐廳分析界的GA（Google Analytics）。市面做分析系統的公司很多，但沒有人像我們這般精緻細膩。」吳佳駿自豪地說

(圖說：iCHEF已設計了7種餐廳專用管理分析工具，如業績儀表版，如同飛機儀表板，把交易資料簡化成營業額、來客數、客單價與翻桌率等重要指標，以股票走勢圖像化呈現。圖片來源：iCHEF。）

（影片說明：這些小工具幫助店家找到更多的盈利機會。影片來源：iCHEF。）

從游擊隊到正規軍，急需銀彈闖東南亞

為什麼選這時間點募資？「過去公司像游擊隊作戰，強調快速戰鬥，也就是從0-1的階段，而現在轉向正規軍隊作戰，回頭整理過去因求快沒有做好的地方，然後規模化，這是從1-100的階段。」吳佳駿說。iCHEF經過三年多的摸索，已確立商業模式，因此在2015年年中決定募資，走出台灣前進東南亞，把商業模式規模化。iCHEF公司登記在開曼，屬境外架構。

另外。這是也iCHEF首度引入法人創投，強化內控內稽等企業化經營方式，為IPO做準備。iCHEF成立以來已經募得700萬美元。前次募資為2014年7月被全聯董事長林敏雄投資150萬美元（約新台幣4600萬元）。

站在行動支付的風口上，獲得銀行支持

而中國信託創投的投資，則與行動支付發展有關。銀行面臨科技界的競爭與轉型，急需拓展更多行動支付的使用場景，iCHEF成為中國信託銀行的幫手之一。

中國信託銀行與iCHEF合作，提供旗下合作餐廳藍牙行動支付服務，全台已經有麻膳堂等50家餐廳採用。

吳佳駿說，小餐廳常因缺乏可信營業狀況資訊，銀行無法掌握風險，因此信用卡特店審核不易通過。「但若是iCHEF店家，一次1000家一起和銀行談，銀行業務推廣跟行銷成本會降低許多，就比較容易獲得特店資格。」

「iCHEF的餐廳客戶，月營業額若達到5萬元，iCHEF就會推薦給中國信託銀行作為參考，申請行動支付（直接付）服務特店。」吳佳駿說。

這僅是雙方合作的開始，若iCHEF數據持續擴大，和金融業者合作的想像空間不小，如餐廳供應鏈金融服務、餐廳貸款服務等。

（圖說：iCHEF經營的餐廳創業媒體，分享餐廳創業故事以及實用知識。圖片來源：翁書婷攝影。）

團隊看得很遠，想給年輕人發展舞台

這次募資資金，很大部分將用在人才招募，iCHEF軟體工程師約有10位，預計還要招募20位，「若只提供香蕉，那只請得到猴子。iCHEF雖然無法提供美國矽谷的夢幻薪資待遇（新鮮人約10萬美元起薪），但薪資會夠吸引人。」吳佳駿強調。

「有人投履歷時以為我們是做POS機硬體的公司。」吳佳駿苦笑。為了讓公司知名度更高，2015年起iCHEF開始贊助開發者社群的活動，藉由深入社群的方式，讓更多優秀人才加入iCHEF。

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。