數據解讀:星巴克想將中國外賣經驗複製到美國,太難了
數據解讀:星巴克想將中國外賣經驗複製到美國,太難了

在中國上線外賣業務逾兩個月後,星巴克打算把外賣帶到包括大本營美國在內的其他市場。

星巴克總裁兼執行長凱文·強森(Kevin Johnson)本月在上海參加一場品牌活動時,透露這一計畫。他當時對CNBC記者說,中國的創新步伐比世界上任何其他地方都快,他希望將中國流行的創新服務模式──外賣是其中之一──用於美國市場。

這一計畫還在非常初級的階段,星巴克沒有透露其他資訊。今年9月,星巴克與阿里巴巴旗下的「盒馬鮮生」和「餓了麼」合作,先行在北京、上海測試外賣服務,目前全中國17個城市、超過1,000家門市支援外賣,預計年底會擴展到30座城市、2,000家門市,屆時占星巴克中國門市總數近七成。

負責星巴克門市業務配送的是餓了麼專屬配送團隊。門市之外,星巴克在盒馬鮮生開了星巴克「外送星廚」,盒馬會為星巴克提供專用外送管道、星巴克專用外賣箱,並推出適用於外送的杯蓋和包裝。

儘管摩根史丹利在一份報告中提到,他們所研究的美國開業餐廳,有九成皆已接受外賣這塊市場,並試圖跳過外送平台改自己做,或找規模更大的零售商借助其配送團隊,以消化外賣訂單。未來五年,外賣市場複合成長率大約16%。

但這兩個市場的差別還比較大。

中國百萬人口城市是美國的17倍,這決定了外賣網路的規模

中國的餐飲外賣市場一年交易額高達3,050億元人民幣,創造了「騎手」這個以前完全不存在的職業,並且提供了數量可觀的工作職缺。

美團點評在其招股書裡提到,其餐飲外賣收入從2015年的1.74億元人民幣快速增至2017年的210億元人民幣。截至2017年年底,每天有53萬人幫美團送餐。更多註冊了卻很少接過配送訂單的騎手,被美團稱作「為500萬人提供就業機會」,餓了麼公佈的官方數字則是300萬。加在一起、即使完全算重複註冊的,中國的外賣配送員可能仍有800萬人。

而這些人一年的薪水大概在3~4萬元人民幣,還沒鄭州富士康新員工的年資高。

外賣騎手是一個幾乎零門檻的職業,美團外賣享受到中國人口紅利,並受益於中國高密度城市群──156個百萬以上人口城市──逐步形成的配送網路也吸引更多餐廳簽約配送平臺,幾方面相互強化,擴大市場規模。

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圖/ 好奇心日報

根據美團眾包騎手線上培訓的頁面顯示,目前在巔峰時間,平台平均能給騎手提供2~4個「順路單」(即從同一商圈送到同一生活區的單子),這個數量在兩年前是肯定沒有的。隨著網路中節點數量增多,單項業務最短路徑規劃能力將會增強,這使得平均配送效率得以提高。

外賣市場佔有率第二大的餓了麼,也有類似的配送網路。與此同時,星巴克在中國的各城市門市數量,也與城市人口數呈高度正相關。由於門市密度決定著外賣騎手送到消費者手上的時間,也決定著用戶在外賣App裡看到的門市距離,這些影響著每一次下單。

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圖/ 好奇心日報

因為咖啡店不像超市一站式購物的低頻率,在一個商圈裡,星巴克的門市密度可達5家以上。外賣業務的出現,對於星巴克未來新門市的選址標準提出了一個新的維度。如果星巴克在未來4年要進入100個新城市,這些地方的咖啡市場也許並不如上海、北京需求那麼大。

那麼,這些城市部分區域的咖啡消費需求,就可以靠2公里外的外賣來解決,配送時間通常會在30分鐘內。這符合平安證券年初一份報告的預估,即中國每單即時配送的平均送達時間為35分鐘。

這些都是星巴克能在中國2,000多家門市上線外賣的基礎。使它上線外賣後,一躍成為市場上最大、最方便的咖啡外賣連鎖。

美國沒有那麼便利的外賣網路可以用。占美國即時配送市場近四成的GrubHub,目前也只在有限的地區提供服務,包括人口密度更高的東部和中東部城市群,以及洛杉磯、舊金山城市群,還有一部分中部和南部的核心都市圈。這有助於企業和配送平台保證利潤率。

美國外賣人力成本是中國的五倍,運費貴過一杯咖啡的價格

2017年,美國的外賣交易額大約157億美元,約人民幣1,083億元。不過,不同於中國外賣平臺承擔了絕大部分配送,美國近九成外賣配送是由餐廳完成,其餘才由協力廠商平臺如GrubHub接手。

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圖/ 好奇心日報

外賣依賴餐廳配送,很像中國外賣平台崛起之前的情況:住宅區、商業區裡的人總會不定期的收到周邊幾百公尺範圍內的餐廳廣告,他們也會選擇這些餐廳。而餐廳本身則基於成本考慮,配備的人手可能也只夠覆蓋周邊食客。

人口總量決定了對餐飲外賣的需求,外賣業務的天花板與當地的人口密度有相當大的關聯度。跟中國比,美國人口數達百萬以上的城市只有9個。再加上美國的外賣人工成本幾乎是中國的五倍,它難以建立起跟中國一樣高效率的配送網路。

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圖/ 好奇心日報

星巴克很清楚美國還沒有辦法平衡外賣效率和成本,尤其是咖啡等食品業。

可能這也是為什麼它先選擇在美國上線手機下單,但讓顧客到店取貨的服務。這些服務已經積累了數據,但依然沒有上線外賣。

美國大部分餐廳、配送平臺的配送費,基本在3~5美元(還沒算上小費)。

例如GrubHub送餐先是跟餐廳抽15%到35%的服務費,然後要求顧客繳納配送費,基本為3美元,再加上每英里增加0.5美元,以及額外小費。這種收費方式,把GrubHub的成本壓力都轉嫁到了店家和顧客身上,這樣GrubHub就有了盈利的空間,而且毛利率還很高,上市第一年就獲利。根據財報計算,GrubHub佣金占交易額的18%~20%。

基本上,美國最流行的外賣披薩,配送費占商品金額20%左右,一個披薩15.99美元,配送費3.99美元。2007年,達美樂外送了價值109億美元的披薩,雖在這幾年略有下滑,但也有近百億美元銷售額。它符合美國業已成體系的配送領域的特點:單品價格高;佣金/商品額在20%以上;易打包配送,一盒盒披薩往上疊即可。

和提供正餐、披薩的餐廳不同,星巴克美國大杯拿鐵不到4美元、美式更便宜。如果點一杯咖啡,運費很可能比咖啡還貴。

作為對比,星巴克中國9元人民幣的運費雖已比其他外賣貴,但依然不到大杯拿鐵的1/3。

把外賣經驗複製到美國,是件挺難的事。

本文授權轉載自:好奇心日報

關鍵字: #外送服務
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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