7-Eleven和達美樂為什麼要合作?
7-Eleven和達美樂為什麼要合作?
2019.04.09 | 策略

最近在公司附近的小七,看到小七居然和達美樂合作開店中店,一查才發現是示範店,目前在小七示範店內,可以直接吃到現烤達美樂比薩,販賣的商品也經過調整,主要銷售1至2個人的小比薩,適合中午時段上班族出來解決一餐,數位時代也有報導。

我覺得這是很不錯的做法,而且和我書中訪問對象:客意直火披薩討論到的「新餐飲」概念很一致,在這邊跟大家簡短介紹。

客意直火披薩的兩位創辦人,一位是麥當勞亞洲前副總裁,一位曾是達美樂多年經理人,他們希望藉由創立客意直火比薩,同時開設實體店並做線上外送服務,推動「新餐飲」裡重要的「人貨場重構」的概念,並具體實現在以下幾個作法:

客群 :利用外送延伸客群、需求情境、餐飲服務範圍與可服務時間,同時追蹤這些客群在全通路上的相關數據。

通路與服務流程 :「店倉合一」:將實體店的角色,轉為店面加上「外送店」的「前置倉庫」的角色,利用這些接近消費者的據點,快速滿足使用者需求。

服務效率 :利用不同類型的服務以及流程優化,提升產能利用率與坪效。

總而言之,就是:

以消費者/使用者體驗為核心,依據不同場景與需求,結合各種通路與接觸點,利用使用者在全通路累積的數據與反饋,提供最能滿足需求的商品。

所以新餐飲到底是什麼?

「新餐飲」的商業邏輯,最一開始其實是從餐飲的特性以及使用者情境出發。

使用者的需求依照情境不同非常多樣,一個人吃、幾個人吃、和誰吃、上班日吃、周末吃、節日吃、發薪日吃、月底吃等等需求全都不同,甚至只是「心情」不同,需要的體驗也不同,實體店能滿足的僅是其中的少部分,而且很受地域以及觸及範圍的限制。

另外,要滿足這些需求,消費者能忍受的等待非常短。餐飲的需求體驗非常重視「快」,畢竟餓著肚子誰能忍太久?但餐飲的本質是難以事先大量標準製造,頂多先做好半成品,還是需要時間加熱或組合、客製,在送到消費者手上之前,需要有前置準備,而非標準品出貨,且送到消費者面前時還需要是熱騰騰的,所以長久以來只有「實體店」比較容易滿足「快」與「體驗」的需求,且營運效率一直很難提升。

而近年來,需求與本質的碰撞,加上科技與新思維的重構之後,餐飲這個久遠的行業開始有了一些改變。

新餐飲透過「人」、「貨」、「場」的重新思考與結合,滿足更多用戶的需求,並達到更高的營業效率。

簡單總結一下三個名詞的定義:

人:用戶

貨:產品與服務,或是提供這些產品/服務背後的流程

場:通路與消費場域

客意結合了兩位創辦人在麥當勞以及達美樂多年的經驗,做出了一套新餐飲的working model。

而我在小七與達美樂的合作,看到另外一種重構人貨場的可能。我們來看一下小七與達美樂的合作,雙方可以得到什麼?

小七藉由這個合作,可以得到什麼?

人:增加更多元的來客數。 中午會吃比薩的人,願付價格比會進便利商店的人高,數位時代也報導:「在去年5月推出首間複合店型之後,7-ELEVEN發現複合店的平均來客數與業績較一般門市成長1至2成。顯示出多元經營型態能賦予超商門市更多樣貌及服務,這樣的經營方向也能有效吸引來客及提升業績。」

而且我觀察到有些人會購買達美樂比薩,然後去小七買飲料,所以這些新增的來客,其實可以增加「交叉銷售」其他商品的可能性。

貨:短期增加服務項目。 可以加賣現做比薩以及炸雞,持續為現有客人帶來新鮮感,而且目前還不用投入太多成本,小七目前只要提供場地,其餘由達美樂提供餐點、設備,也由達美樂人員駐點服務。

長期增加營運效率。 若做比薩這件事情可以規模化,或是利用設備建立SOP並提高效率,難講未來小七店員也能增加烤比薩、炸雞技能,達美樂變成單純的「半成品提供商」以及「品牌授權方」,小七可以從中得到更多利潤。

場:短期增加坪效與資產利用效率。 可以增加小七既有用餐空間的坪效,還有冷鏈以及冷藏倉儲的使用周轉率,但我不確定配送這塊是小七做還是達美樂做,這是假設由小七來做。

長期學習「線上通路」以及「外送」的經營。 客意創辦人曾跟我分享,達美樂其實是一家「線上店」,大部分的用戶都是透過電話或網路訂餐外送,實體店的功能比較像「製作與配送中心」,未來若小七能在與達美樂合作的過程中,獲得達美樂強大的線上銷售以及外送能力,就能快速擴張線上通路的經驗以及影響力,甚至藉由外送服務,延伸實體店的觸角。

小七做外送很奇怪嗎?目前小七在物流上已經做到「倉到店」還有「店到店」了,實體據點又廣,之後要做「店到家」外送也不奇怪吧?目前小七也已經做了「咖啡外送」服務,比薩也是相當適合外送的商品,適合做下一個外送服務。

達美樂藉由這個合作,可以得到什麼?

人:借力小七的人流與用戶造訪頻率。 小七最強大的就是持續穩定的人流和頻率,和「比薩」往往只有慶祝活動或聚餐才會讓人想起比起來,這樣的合作可以增加達美樂比薩的能見度,以及「顧客心中的認知佔有率」。

貨:從「家庭」場景、大份量比薩,延伸到個人小比薩或炸雞的銷售。 傳統的比薩訂購需求多為大份量、全家享用,雖然達美樂也有推出個人小比薩,但由於主要銷售方式是外送,外送成本都快比個人比薩貴了,達美樂鋪實體店又不夠廣,難以推動小比薩販售,從目前達美樂的主力菜單就看得出來,小比薩應該不是主流。但若場景換成小七就不一樣了,小七反而不適合大比薩,而適合利潤高、消費頻次高的個人比薩或套餐。

場:快速鋪設實體店通路。 達美樂有在開實體店,但主要還是做為外送據點用,但是若是小七在台灣數千家店都可以有達美樂進駐,一方面可以快速增加實體通路,另一方面若是小七能做為達美樂的外送據點,達美樂就能更接近消費者,更快到貨。之前達美樂一直提倡的保證30分鐘送達,變得超簡單,甚至原來的外送據點可以撤掉大半了。

亞尼克的新餐飲思維

其實之前分析的亞尼克,也能類似的概念檢視,快速複習與分析一下

人:得到捷運想嘗鮮人流,或是拉回平常想吃亞尼克,但因為店家太遠,冷藏外送太貴太麻煩而放棄的人。

貨:提升產能利用率與坪效──小小一台機器,租金不高,機器是固定成本,不需要店員,將貨賣出去的效率卻很高。

場:利用捷運據點延伸服務範圍與即時性,「捷運出口」成了新的實體店通路。

本文由Evonne Tsai授權轉載自Medium

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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