iCHEF攜手森邦集團、服務科學專家,切入餐廳資料大數據分析
iCHEF攜手森邦集團、服務科學專家,切入餐廳資料大數據分析
2016.05.27 | 創業

想像餐廳有一個「奶茶預測系統」,可以建議你在什麼時候、什麼樣的客人組合,奶茶會賣得最好!這不再是夢想。智慧POS新創iCHEF,跟擁有拉亞漢堡品牌的森邦集團、清大服務科學研究所及微軟Azure攜手合作,切入餐廳資料大數據分析。

iCHEF從2月開始與10家森邦集團旗下新品牌「堤諾比薩Tino's Pizza Café」直營門市合作,預計7月會對外分享大數據導入成果,最終希望把大數據科技普及至上千家中小型餐廳,將餐廳顧客的用餐行為「潛規則」,全部雲端自動化,讓小餐廳也可以很容易了解消費者的消費模式,進而設計出最適合消費者用餐習慣的菜單。

iCHEF共同創辦人暨行銷長程開佑指出,目前只有大公司有能力做大數據分析,是時代讓小餐廳也擁有大數據分析的能力了。然而,大數據分析除了有餐廳資料之外,更需要深入研究餐廳產業的知識和消費者行為,才能分析出最有洞察力的結果。

iCHEF投入研發經費到清大服務科學研究所中,由森邦集團的堤諾比薩授權餐廳資料,大數據專家也會到場實地研究消費者行為,再運用微軟的大數據分析平台做分析,洞察發現將無償提供給堤諾比薩的加盟主,創造四贏結果。

iCHEF
(圖說:iCHEF與森邦集團、清大服務科學研究所、微軟Azure合作開發餐廳大數據。圖片來源:郭芝榕攝影。)

森邦集團旗下有600多家門市,為什麼從堤諾比蕯先開始?

森邦集團總經理特助徐沛源說,「如果現在不做,以後就會有其他人做!」從堤諾比蕯開始,因為它是兩年的新品牌,已經擴張到中國、東南亞市場,型態也很適合桌邊點餐,希望可以提升加盟主的科技力。6月前會開4家以上,下半年再開4至5家加盟店,現有的加盟店再轉換成新的系統,預計年底前會有15至20家門市導入這個大數據專案計畫,並在接下來兩年內積極拓展東協與東亞市場。

##大數據不是很多資料,而是豐富的資料

台灣微軟雲端事業開發副總經理周旺墩說,以前在決定電腦規則時是寫程式,但是資料本身有相關性,一定比例下它就會發生什麼。**市場最有興趣的是預測,什麼事情即將發生?**例如天氣改變,備料就要改變。有了歷史資料就可以預測並產生模型,可以自動調整模型的參數和關連時,就可以發現未來,得到趨近行為的結果,可以應用在很多地方。

周旺墩指出,過去連鎖大公司才能做大的運算,知道什麼客群的貢獻最高,但不是每家餐飲業都可以做得到。分析客單價時可能會發現有趣的現象,例如只要有人點麻辣類的產品,客單價會提高。數據可以把資料和經驗轉成每個人都可得到的經驗,找出標準化的服務,並做出客戶喜歡的東西。

清華大學服務科技與管理中心主任徐茉莉(Galit Shmueli)說,「大數據在全世界都是個流行語,台灣對大數據的認知還在很早期的階段,重是要真的創造出資料的價值,我們會先從問問題開始,才知道商業機會在哪裡。」

她進一步指出,建立專業領域的大數據分析模型並不容易,會先導入餐廳資料、交易資料、政府開放資料中的天氣、旅客、旅遊地點、捷運交通資訊等等,透過機器學習演算法慢慢探索和修正,才能找出有用的關聯性。「如果我們發現餐廳賣出很多咖啡,跟它開門的時間有關的話,就可以建議其他餐廳。」

清大服務科學研究所助理教授雷松亞(Soumya Ray)指出,「大數據不是很多資料,它是很豐富的資料。包括我們週日要賣多少?這跟下雨、冷、很多韓國旅客可能都有關係。」假設一家餐廳一天來客數是150到200人,一個月約3000筆資料,3個月有1萬筆交易,就大約會有4萬筆的資料點。這是累積起來的微小資料,這跟每個行為動作有關,這一秒他坐在這裡,用這個信用卡付費都有很多關連。

清大研究團隊將用服務科學和大數據分析技術,找出「飢餓前菜現象」,例如在上完前菜後半小時拿到主餐的客人,比起10至20分鐘拿到主餐的客人,增加60%追加甜點的機率。如果真的研究出關聯性,就可以在POS App中自動提示服務生,要在什麼時間點上菜,可以提高餐廳的營收。

##建立台灣大數據生態體系

對iCHEF來說,這筆投資也是值得的,可以擴張新的商業模式。**把從堤諾比薩發現的「潛規則公式」放在iCHEF POS平台上訓練,開發出多種新功能,提供給使用iCHEF POS App的餐廳付費使用。**這一方面可以幫助iCHEF的B2B軟體服務更加平台化,更能把這個模式擴張至東南亞及日本等海外市場。5月中也剛拿到科技部補助166萬元研究經費,將全數投入清大服務科學研究。

程開佑說,「iCHEF先拋磗引玉,希望讓台灣變成全世界大數據的研發中心!」台灣服務業很大,但是大部分都是小事業,沒有能力使用大數據、分析資料等科技。如果沒人投入經費做研究的話,也發展不出新的商業模式,隨著更多人投入及投資大數據研究,研究單位也培力一群資料科學和服務科學的人才,創造新的事業,然後得到投資,有了正向循環,才能建立新的大數據生態體系。

延伸閱讀:[專訪] iCHEF要做餐廳的Costco,食材購買商機年底上看3億

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當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方
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隨著代理式AI(Agentic AI)快速發展,人工智慧的角色也從被動問答的對話工具,轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面;兩者根本的差異在於,前者仍須仰賴使用者逐步下達指令,後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務,品牌競爭的對象便不再限於消費者,也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此,「Business to Agent」(B2A)成為當代企業必須面對的新命題,為了擁抱嶄新的思路,跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇,以「數據領航:AI時代的真實價值」為題,邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖,一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端,搶佔AI先機。

不只SEO,還要GEO!企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期,新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說,若AI是一場棒球賽,目前僅走到第三局。這意味著,只要企業採用率持續攀升,尚且毋需擔憂AI泡沫化;反之,AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過,程世嘉也提出「智慧通膨」的現象,他表示:「各大廠不斷推出新模型,資本支出也不斷提升,但使用成本並沒有因此下降,因為算力供不應求;不過長期來看,成本曲線一定會往下走,未來AI智慧會像水龍頭一樣,打開就有。」

隨著AI逐步普及,使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調,搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO,更需布局GEO(生成式引擎優化),提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異,及早掌握規則者,才能在新流量分配中卡位。

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iKala共同創辦人暨集團董事長 程世嘉
圖/ 數位時代

迎戰Business-to-Agent,如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利,關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症,大家都很急著導入AI工具,但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為,AI專案應如培訓新進員工,結合商業策略與數據資產雙向評估,才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎,企業的AI就會是空中樓閣。」他強調,雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud,看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本;而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus,定位為策略中樞與營運大腦,即立基於此。

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iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang
圖/ 數位時代

然而,架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出,全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型,關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此,企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace,構成Google所主張的「代理型工作轉型」(Agentic Workplace Transformation,AWT)主軸,讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理,並恪守數據主權歸屬企業的原則,讓企業級AI能真正發揮效益。

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Google Workspace銷售總監Murray Chiang
圖/ 數位時代

當企業打穩內部地基,外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次,近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出,「B2A」(Business to Agent)的時代來臨,當AI代理主導決策時,看重的是API串接流暢度與數據結構化程度,企業必須從爭取「被看見」的SEO排名,走向爭取「被推薦」的AI清單,並進一步走向「被選擇」。其中,信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

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Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai
圖/ 數位時代

從洞察到執行,iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地,關鍵在於底層數據是否可信。對此,iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構,正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境,品牌需要建立的,是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢,代表品牌對人的理解;Kuroma則從AI搜尋視角,分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現,代表對AI的理解;兩者合力,讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台,將洞察轉化為具體行銷執行,使每一次決策都能以數據驅動、持續優化,協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

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iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu
圖/ 數位時代

最後,在論壇壓軸的高峰對談中,程世嘉強調,當前正是典範轉移的關鍵時機,如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利;他認為,這同樣是企業重生的契機,提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其,AI轉型已非單機運作所能達成,企業應優先建立基礎建設與治理架構;當自身能力有限,也須慎選合作夥伴、借助外部資源,並在安全可信任的前提下,實現共同成長。

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