點點卡打頭陣,「麥當勞」金融科技四大策略深入洞悉
點點卡打頭陣,「麥當勞」金融科技四大策略深入洞悉

台灣速食連鎖龍頭麥當勞也搭上金融科技的列車,目前已有多項支付方案正在進行或計劃推出,包含「麥當勞點點卡」、「信用卡小額支付」服務、與發卡銀行合作發行「麥當勞聯名卡」等,希望透過這些方案加強對顧客需求的了解,改善顧客消費體驗,以提高顧客忠誠度。

除了麥當勞外,咖啡連鎖業者星巴克(Starbucks)也藉由發行「星巴克隨行卡」、統一超商發行「iCash愛金卡」等預付儲值卡,透過可重複儲值,減少攜帶現金及找零困擾。當然,這些知名連鎖零售系統透過各類的行動支付方案,來達到以下的策略目標、重塑消費體驗,進而改寫產業版圖。

1.建立會員經濟體系,提高顧客忠誠度

過去這些零售體系並未建立會員體系,蒐集會員資料,對於消費需求分析與預測的深入程度有限,面對以個人化為主要訴求的消費時代,無法有效發展客製化的產品包裝與行銷策略。

透過行動支付載台來建立會員系統,可以有效解決這些議題;例如,台灣星巴克推出星巴克隨行卡的會員回饋制度「星禮程My Starbucks Rewards」,當客戶完成星禮程註冊後即成為會員,除了可享有記名服務及保障外,使用隨行卡單筆全額支付消費金額每滿新台幣35元可獲贈1顆星,並累積於客戶的帳號中,當累計達到等級資格時,可享有該等級的回饋項目,同時也不定期舉辦相關專屬行銷活動提供回饋,例如週五咖啡買一送一或第二杯半價、會員生日當月送免費蛋糕一份等。

麥當勞點點卡也是透過消費金滿額給點數的方式,提供客戶累點回饋兌換產品。這些都是可以提高客戶回購率集中程度的有效方式。

2.大量蒐集顧客消費資訊,強化精準行銷

客戶持卡消費除了免卻現金支付及找零的麻煩外,最有價值的部分莫過於蒐集大量且精準的客戶消費資訊,特別是記名制的支付工具,零售商可以清楚地掌握會員消費的時間、地點、品項及金額,以及客戶的輪廓,這些都是非常寶貴的企業經營數據,對於產品銷售的掌握及針對以客群為導向的產品需求趨勢,更能以精確客觀的數據掌握與分析,並由分析結果中得到洞見(insights)。

此外,透過大數據分析,可以精準掌握客戶需求,零售系統便可以各類型的溝通管道,例如簡訊、App推播、Facebook、Line或是email,不定期或在特定節慶或時間(event-based)將客製化的產品與促銷活動訊息提供給會員,達到精準行銷的目的。

3.重塑價值鏈及消費者體驗,優化成本效率

支付工具,特別是行動支付方案可協助連鎖零售商重塑價值鏈及客戶體驗,提高顧客價值。以手機版的星巴克隨行卡為例,會員於星巴克消費結帳時,只要拿出手機,點選星巴克App(首次使用時須於App註冊登錄隨行卡,之後就可直接使用),將手機搖晃一下便出現QR Code,店員便可掃碼支付,不需現金;相關消費及累點明細及活動訊息,會員可隨時在手機查閱。此外,將行動支付結合自助點餐系統,可讓點餐、訂餐程序更有效率。

例如,客戶於麥當勞門市可以自行透過App點餐系統自行點餐及付款,點餐訊息直接傳至門市廚房備餐,同時顯示取餐訊息於門市面板上,不需大排長龍,排隊等待點餐。

得來速(Drive Thru)也可採用類似概念,客戶在車上便可透過App自行完成點餐及付款,系統提供取餐QR Code,車到門市得來速窗口,店員掃碼後送上預訂的餐點。

當然,外送服務也可採用類似的服務流程,如此整個訂餐流程的效率便可大幅提升,甚至可以減少人員工作負荷,減少許多成本,麥當勞或其他速食業者可以考慮採用這項概念。

4.建立跨界平台,提高顧客價值及生態系整體獲利

單兵作戰勢單力薄,這個觀念也適用於商業戰場上,有鑒於此,目前平台經營或異業結盟等商業模式大行其道,無論是Amazon、Google、蘋果Apple及臉書 Facebook 都是平台經濟的代表,在其平台上跨界跨域銷售不同的服務,提供客戶一站式的消費體驗,既能提高顧客價值,強化客戶忠誠度,透過轉介及搭售,平台也能透過分潤創造獲利。

麥當勞、星巴克等獨立連鎖系統,為提高獲利空間及顧客忠誠度,應該將跨界合作列入未來發展的策略之一。

星巴克隨行卡目前僅適用於星巴克門市,適用範圍及品項也相對較少,發行數量與成長性恐怕不若平台式量販店會員來得大。

而麥當勞已有許多異業結盟的活動,例如與門市鄰近店家合作,客戶消費時,可憑其他合作商家發票享有消費折扣,互相提升來店消費客戶數,就是一種基本的異業合作模式。

透過會員儲值卡及支付工具,雖然是一種最直接建立會員忠誠回饋計劃的方式,但是商店仍要考量客戶是否會為了單一優惠回饋而來申辦一張卡片或支付工具,特別是各家廠商競相爭取客戶的情況下,這點是令人懷疑的。

因此,連鎖零售系統的會員發卡及經營策略,應該可以多考量透過異業結盟,來提高卡片使用的廣度與深度;或是透過與市場領導支付品牌合作,提供多樣化支付選擇,搭配優惠回饋活動,也是一種異業結盟合作的策略方向。

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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
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

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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