海底撈食安危機學:沒有員工「被」扛責任
海底撈食安危機學:沒有員工「被」扛責任

對岸的海底撈成功地利用兩份公關聲明稿,挽救了品牌形象以及企業聲譽,甚至提升海底撈企業形象。

事情的發生起始於《法制晚報》的報導,指出海底撈在北京勁松與太陽宮兩家門市發現老鼠蹤跡與清洗設備積滿油垢發臭,是自成立以來最嚴重的經營風暴。

在資訊通訊裝置盛行的時代,企業不僅無法透過品牌的建立獲取超額利潤,甚至還有可能因為各類大小不一的危機,短時間內便將過去苦心經營的心血抹滅殆盡,甚至可能喪失永續經營的機會。

雖是如此,仍有許多企業不僅對於品牌建立投注的資源不足,對於公關的重要性也較為輕忽,例如近期發生使用過期原料製造蝦味先、維格餅家竄改商品日期、塑化劑事件與毒奶粉事件等。

而海底撈食安事件是一個非常棒的在危機處理案例,值得台灣企業參考。

沒有員工被推出來扛責任

在報導刊出後的三個小時,海底撈的第一份聲明稿就出現在大眾的眼前(圖一)。

這份聲明稿讓人眼睛一亮的是海底撈一點都沒有要否認或辯駁的意圖,相反地,海底撈直接承認報導屬實。透過聲明稿,海底撈清楚地讓大眾知道,海底撈對食品安全衛生一直都很關注,沒有要推卸責任。

從聲明稿看來,海底撈事件中,沒有承包商出來揹黑鍋,也沒有員工「被扛責任」,一切都由管理階層與董事承擔。

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圖/ 圖一

資料來源:林建江

聲明稿明確地描述海底撈將採行的各項補救作為,同時也「邀請」大眾持續地監督這些作為是否有確實執行,並感謝媒體與大眾監督。

先不管這是不是動機不單純的文字遊戲,看完了這份聲明稿筆者的感想是,「這才是願意承擔責任的企業啊!」

企業辛苦建立的品牌每天都面對大小危機;危機發生時,最不該做的事情就是負責人神隱、透過關係要求媒體放棄報導,或是試圖利用各種手法轉移焦點。

相比台灣食安事件(可詳見台灣食品安全事件列表)的廠商,總是推卸責任,失去經營企業品牌應要有的風骨,例如強冠企業的黑心豬油、英國藍花茶飲料殘留農藥與天良生物科技竄改標籤等。

「安撫員工」做法在網路上迅速流傳

事情還沒結束呢!兩個小時過後,海底撈第二份聲明稿出現了(圖二)。第二份聲明稿總共有七個要點,包含暫時關閉勁松與太陽宮兩家門市、主動對相關部門進行匯報、邀請消費者前往其他門市監督、與第三方合作夥伴共同找尋解決方案與海外門市的因應措施,以及最重要的「安撫員工」。

海底撈二.JPG
圖/ 圖二

資料來源:林建江

聲明稿中的七個要點都有相應的負責人,宣示海底撈解決問題的決心。與第三方合作夥伴共同找尋解決方案,也暗示海底撈其實一直都有關注這個問題。而安撫員工這點更在短時間內在社群網路上廣泛地流傳。

第二份聲明稿一出,不但讓消費大眾更進一步瞭解補救方案,也說明對兩家門市員工的工作保障,幾乎讓消費者完全忘記曾經發生過食安問題。

消費者幾乎忘記食安問題

PR News的編輯懷特(Ian Wright)曾經建議企業在面對公關危機運用五個C撰寫聲明稿,包括:Certainty(肯定)、Compassion(同情)Concern(關懷)、Collaboration(合作)以及Control(控制)。我們就用這五C檢視海底撈怎麼處理聲明稿?

首先是肯定(Certainty)。海底撈在致歉信開始就明確指出兩家問題門市,同也說明食品安全問題存在;未用個案作結,卻有效地限縮了風暴擴大。不過,僅是承認問題還不夠,海底撈也拉低身段鄭重道歉。

第二是同情(Compassion)。食品安全關乎顧客的身體健康,海底撈除了在信中明確地提供消費者在後續可以找尋相關處理資訊的來源,也透過事件處理通報這份文件提供相關負責人的資料以及公司對於這項議題的重視。不但充分展現對顧客身體健康的關注,也透過透明資訊讓顧客安心。

第三是關懷(Concern)。為了確實讓消費者感受到海底撈對於此事件的重視,除了一再感謝媒體揪出問題,也明確展現海底撈想解決問題的決心。

第四是合作(Collaboration)。除了所有海底撈門市都要進行相關整改外,海底撈也會與政府部門與第三方蟲害治理公司合作,另外,海底撈也再次邀請媒體與消費者共同擔任監督角色。

第五個部分則是控制(Control)。安撫勁松與太陽宮兩家門市的相關員工,讓員工確認自己的飯碗沒有受到威脅外,將責任歸屬為管理階層與董事會。筆者的這篇文章中:感動員工比感動顧客重要,我們從海底撈學到什麼?中所提到的海底撈管理思維「管理層感動10名顧客,不如去感動5名員工,因為受感動的5名員工絕對不止感動10名顧客!」這樣的理念在這份聲明稿中也再次被展現出來,海底撈的管理階層值得讚許。

過去世界上所發生幾次知名品牌的公關危機都顯示出,「完整地、快速地,以及真誠地告知大眾(…tell it all, tell it fast, and tell it truthfully)」才是解決危機的對策。例如80年代美國Tylenol止痛藥遭下毒的事件、90年代Intel處理器浮點數運算設計誤差事件與近期的韓國Samsung Note7電池爆炸事件等。

面對來自國內外市場的各類競爭者,消費者的手中掌握有關鍵的選擇權,如果企業在面對危機時無法完整、快速且真誠地處理與面對,失去市場佔有率是唯一會出現的結果。在建立品牌的過程中,提高顧客對於品牌失誤的容忍度,也是企業未來應該要多加關注的議題。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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