餐飲創業二三事,想進這行前這幾件事情得先想清楚
餐飲創業二三事,想進這行前這幾件事情得先想清楚

被諮詢了這篇文章的看法:「刈包沒爌肉、麵線沒大腸蚵仔!台中「盛橋刈包」如何打動顧客的心?」作為創業顧問多年的觀察,實務上創業者以餐飲為最大宗,當然失敗也是最多。

創業最難做的就是實體餐飲,因為第一進入門檻低、競爭者眾,二則實際直接勞力投入需求高,管理難度極高;三則由於餐廳地點固定,各種行銷方式的投資轉換為實際交易的機會很低。四則就算做得好,一般毛利也不特別高,從而難以進階發展。

最後、餐飲是一個持久性的產業,極端依賴師傅手藝,因而擴張不易。實務上很簡單可以證明以上說明,因為每年高低階這麼多餐飲參賽者投入市場,終究真正做到上市櫃的也只有那寥寥幾間,可見其難度,個人建議若是要餐飲創業,建議千萬考慮再三。

門檻低競爭大是個大麻煩,若是真正熱心要投入,建議必然要做「品牌」,墊高進入門檻。 關於品牌投入面向繁多:品牌設計、網站、各式流行社群網站及通路的建置宣傳,這點除了建立同業進入門檻外,同時也做到能抓高售價。許多正統餐飲創業者認為口味才是硬道理,我不反對,不過奉勸減少品項,君不見百年老店至多僅銷售一二項產品?若是可以只賣一個麵線就賺大錢,誰會想要天天準備整個儲藏室的物料?要知道品項的繁多代表了高採購及高耗損,也代表了對師傅的手藝高度依賴,這直接會衍生另一個管理難點「師傅」。建議參考「精實創業」的邏輯,以單一MVP測試市場,得到結論後才用較大金額投入,經驗上百貨美食街是很棒的測試場所,此點後續可以另文詳述。

餐廳的直接人工投入是難以避免的,由於餐飲創業現場的工時長、奧客多,廚房的工作環境又高溫炎熱,若是單一店面成功做出品牌口味名聲後,想要擴張就經常都會受到師傅等「人」的因素的掣肘。因此雖然殘酷,不過如何降低現場「人」的參與就是成功的關鍵。 近年來很多案例:

  1. YAYOI彌生軒使用iPad取代人工點餐,平均每間店降低外場點餐人力1~2人;許多餐廳逐漸採用的桌上QR code自助點餐系統或是iPad點餐(例如點點廚)也已證明可以降低外場人力。

  2. 至於內場人力,目前主要流行以自有中央廚房解決,不過在品牌店面尚未達到經濟數量之前,也有共同外包中央廚房+B2B快速到貨(例如開源或是進階的iChef B2B服務)的解決方案,都能有效解決店內廚房人力需求。

  3. 一般還有櫃檯收款的信任問題,解決方案除了刷卡系統外,也有日本人習慣的餐券自動販賣機系統。櫃檯的結帳POS系統也是兵家必爭之地(例如iChef、老牌被Sholine收購了的WaposSimpos

  4. 外送人力的解決更有Uber Eats、foodpanda、Deliveroo等等眾人熟知的系統。

  5. 有關餐廳的行銷也是一大學問,在創業初期,由於餐廳位於單一固定地點,品牌不大的前提下,其實流量只會來自於過路客,因此與其討論如何在Facebook上下廣告,還不如投資在招牌設計、路口宣傳單派發及經營熟客最為有效。 這部份最近人氣頗高的「RE紅包」點數系統及「inline」等共同行銷系統也都以此為題研發解決方案,更有特別適合餐廳的「Influenxio」可以幫餐廳主代言!

綜合以上可以觀察到有個很有趣的現象,正因為餐廳人工數量是餐飲業者的痛點,從而許多科技公司的創業項目正是針對解決上面所列的困境。所以常有人說,不建議以開餐廳作為創業題目,但是商業模式瞄準餐廳卻可能是好創業題目!

餐飲是個現金流生意,只有「拉高售價」才能提高毛利,否則沒有獲利,前面所述的任何策略都無從實施。盛橋刈包這篇文章的經驗可以做很好的示範,先嚴格限制產品品項,再設計日式整體品牌形象,在台中綠川遊客最多地點開店,因此售價可以作高,毛利自然而生,引述內文名言:

「你要把售價提到很高才能創造更多品牌該有的利潤,才有那個資金去做你該奮鬥的事情。所以第一個就是你要先決定你的售價,決定好售價之後才能決定你要賣給誰,因為售價大概決定了你所有品牌的定位,既然售價決定了利潤,一開始我們便先用價錢去定義,希望它是賣到什麼程度的刈包。」

只有「做出獲利」,創業者才有能力、空間選擇未來發展策略,無論是再投入資金開第二家直營店,或是製作品牌產品銷售,亦或是啟動加盟店授權機制,都很不錯,也都是需要專業法律顧問協助的重點。這些生意模式全都植基於產品及品牌的建立,每個策略都要成功,委實不容易!若是無法做出高獲利,將會陷入困坐愁城,前無法獲利,後已經投入裝潢資金、房屋押金不能退款,老闆又必須每天困在店裡無從脫身的窘境,創業者不可不慎!

(本文由黃沛聲授權轉載自blog

責任編輯:陳建鈞

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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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