解密亞尼克YTM蛋糕提領機的背後盤算
解密亞尼克YTM蛋糕提領機的背後盤算
2018.07.12 |

數位時代在7月5日報導了亞尼克在捷運站設置「YTM」蛋糕提領機,提供網訂取貨以及現場販售生乳捲的服務。亞尼克賭很大,重金壓注YTM蛋糕提領機的背後是焦慮、膽識,還是另有目的?這筆生意會賺錢嗎?我認為是有機會的。

這不是另外一家快取寶嗎?

「這不是另外一家快取寶嗎?」大家聽到的第一個反應可能是這個。然而,亞尼克和快取寶有三個不同之處:

1.提供的商品本質不同

快取寶的本質其實是提供「方便的取貨服務」,貨物本身在消費者心中沒有品牌認知(你記得他賣什麼嗎?)人們可能只是好奇看看,要真正驅動購買,還要對貨品本身花一定的市場推廣力道。

但是亞尼克賣的是「方便地吃到想吃的生乳捲」,這是個從產品本身,到運送消費者手上的端到端解決方案,已經有「想吃亞尼克蛋糕」的這個族群存在了,YTM只是額外提供更方便的物流服務而已。

2.是否真的解決顧客的痛點?

快取寶主打可現煮的鮮食,但鮮食市場中,超商或是超市的替代性高,超商佈點又比捷運站密集,真正有這樣需求的人們有多少呢?(而且我認為快取寶似乎也高估了現代人對「自煮」的堅持。)。

但是亞尼克有品牌以及獨特的生乳捲產品,只是之前顧客要大老遠跑實體店、付高額運費,或跟團等待,花時間又花錢,YTM減少了購買的「摩擦力」,解決了實體店面遙遠、網購要運費和等待時間的痛點,在亞尼克的現有通路當中,只有YTM有這樣的特性,能補足其他通路所不足。


3.獲利基礎不同
快取寶賺的主要是物流費,這只是一個產品的附屬費用,人們對生鮮商品的價格敏感,不可能加價到哪裡去,但是亞尼克的獲益來源卻是高毛利的生乳捲本身,再加上其行銷效果能帶來的整體銷售量提升,利潤比快取寶大太多了。

所以我認為亞尼克未必會步上快取寶的後塵,亞尼克已經建立品牌知名度、有現有的市場需求和高毛利,且YTM這個通路,的確有解決亞尼克現有通路的不足之處,解決生鮮產品物流上的痛點。

來算算投資的成本和營收

但是,即使和快取寶不同,也未必會賺錢,我們來算算這個投資的成本和營收吧!

我被文章中的一段話吸引住了目光:「亞尼克董事長吳宗恩也提到,內部評估過,只要每台YTM單日賣出30條生乳捲,就可以做到損益兩平。而以亞尼克每月平均可賣出12萬條生乳捲的業績表現來看,30條似乎不是一件太困難的事。」

什麼?!30條?這麼簡單?亞尼克這筆投資的成本。我腦袋中的算盤開始咖咖咖地響起來。30條,以一條約400元計算,一天12000元,每台每月的「營收」有36萬,除了蛋糕成本之外,這能涵蓋北捷租金、機器、App與軟體開發、運送、行銷、維護等種種成本嗎?!

我開始找資料,可惜只能找到租金,和機器+軟體的成本,但這兩項加上冷鏈的物流費,應該是其中最大宗的成本了。

1.租金:北捷一個站點租金多少呢?2016年的開標金額是400萬/108個站點,但是有一家公司花了700萬標下,叫做快取寶(從後見之明來看),我們還是用一般價,算一個站點月租4萬元好了。

2.機器加軟體成本:新聞提到一台近百萬,假設可以用3年(標書合約是三年),36個月,平均一個月折舊約3萬元。

3.冷鏈運送:亞尼克官網原本就有台北市購買2000元以上,可由亞尼克物流車免費運送到家的服務,也就是說,亞尼克其實已經建立了自己的物流團隊,有冷藏車有司機,只是僅限台北市內。這和現在的北捷範圍相去不遠(只是北捷還涵蓋了新北),捷運站點也不算多,所以配送到捷運站點的物流成本其實應該不會比現在高太多,可能只是活化了既有投資而已。

機器加租金一個月花七萬元,物流是使用既有的團隊,雖多了維護成本,但少了店面的人力成本,總總成本比起來,與開一家店相比,其實是低許多的,更不用說是佔據了北捷這樣的黃金地點,這麼算起來,這筆生意從成本面來看,只是前期機器投入成本蠻高的,所以看起來很驚人,但折舊攤平後每個月分攤的成本其實不算巨大,更不用說機器數量增加之後,每台機器的價格應該可以降下來。

能賺多少?

和店面不同,新聞指出一台販賣機能容納的量只有72條,且一天只能補貨一次,店面應該能賣比較多條吧?所以這生意能大賺嗎?還是只是小鼻子小眼睛呢?我們來算算。

首先來看,一台機器最多賣72條,是多還是少?同一則新聞提到,亞尼克目前一個月可以賣12萬條,一天平均賣4000條,從YTM來看,在未來108個站點全開的情況下,最多可以賣108x72=7776條/天,已經快要是目前實體加電商總銷量的兩倍了!

但你會說,同樣做投資,說不定投資在實體店面會比較賺錢呀?我們來算算,同樣的投資,如果投資在實體店面,能增加多少銷售呢?

另一則新聞提到,同樣的投資,亞尼克可以開15家實體店面,這15家實體店面能賣幾條呢?這則新聞有線索(我簡直神探!):「從通路營收貢獻來看,實體仍高達8成,電商則占約2成」,這代表目前亞尼克的實體店面,一天約可以賣4000條的八成,共3200條,目前有14家實體店,所以一家平均賣228條,所以15家約能增加228x15=3420條的銷售。

花同樣的投資,YTM每天最多能增加7775條銷量(如果能增加補貨次數則可能更多),實體店面每天能增加3420條銷量,即使YTM銷量只有一半都還是贏店面(以捷運站這麼多的人流、方便度,加上亞尼克的知名度,一天賣個幾十條應該不難吧?),放在捷運站還多了廣告效益,消費者的購買也更方便,我為什麼不投資YTM?

隱憂

但這樣的模式,還是有些隱憂的。因為是解決現有的痛點,萬一這個通路是搶走了現有的客群、原本就有的訂單呢?例如,原本要開團/跟團的人,改成自己去YTM買,那亞尼克沒多賺呀?

所以我認為重點是,如何透過清楚的產品線切分(例如YTM只提供少數口味,團購與實體店有其他限定口味)、價格與體驗切分(團購便宜,實體店可以試吃各種口味,YTM方便快速),不要搶到其他通路的銷售,並利用捷運站點的優勢,吸引新客人或突然想吃的客人,所以應該是藉由「網訂取貨」拉回之前因為運費、侯時等摩擦力而放棄的客戶,並用「現場販售」,拉到新客或臨時想吃的客人。

但從吸引新客的角度來看,我認為YTM目前沒有做得很好,YTM的設計上,只是一個白白方方的大箱子佇立在ATM旁,應該要讓人遠遠就能看到讓人垂涎欲滴的的蛋糕照,甚至像櫥窗那樣,真的看得到美味蛋糕在你面前呀!

雖然YTM很方便,但這依然是消費者行為的改變,應該要提供足夠的導引與誘因,且中高價甜點賣的其實是「情懷」或「療癒感」,需要一點衝動,實體店提供的衝動從試吃帶來,團購提供的衝動是團體一起訂下午茶的跟風,YTM提供的衝動是什麼呢?下班疲累的自我犒賞?給家人的一個小驚喜?如何在YTM站點創造出這個衝動,會是一個課題。

結語

總之,從成本的角度來看,亞尼克YTM增加的成本比實體商店少,同樣的投資,在營收與宣傳上卻能大量佈點,有著目前總銷量兩倍的市場潛力,藉著解決之前冷鏈成本高、等待時間長的痛點,我相信能減少購物摩擦力,喚回之前因為高運費或久候而放棄的顧客,但清楚的通路策略區分,以及開發新客戶的能力,會是亞尼克後續的議題。

如果是你,會不會去YTM買一條生乳卷來嚐嚐呢?

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

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。

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