「實在很感謝星巴克!」藍瓶咖啡靠卡債創業,是如何建立7億美元市值的咖啡品牌?
「實在很感謝星巴克!」藍瓶咖啡靠卡債創業,是如何建立7億美元市值的咖啡品牌?

藍瓶咖啡(blue bottle)的創辦人詹姆士.弗里曼(James Freeman)最想做的事只有兩件:演奏單簧管和泡咖啡。

近年藍瓶咖啡蔚為風潮,主打讓消費者能花5美元買到高品質的單品、新鮮烘焙咖啡,在全球已有75間分店,烘豆量達到260萬磅。2017年雀巢買下藍瓶部分股權,據稱這讓藍瓶的市值來到7億美元。

藍瓶咖啡的創業起源

在創立藍瓶咖啡以前,弗里曼是個單簧管樂手,但因為太愛喝新鮮豆子泡出的咖啡、卻老是買不到烘焙得剛剛好的咖啡豆,才走上了自己烘焙咖啡豆的路。他北加州找了一份兼職的樂團工作,沒有演出的時候,就在自己的公寓裡烘豆。

不久後,弗里曼開始思考,或許可以把豆子賣給像他一樣、渴望在日常生活中買到一杯好咖啡的人

雖然身邊的友人紛紛警告:咖啡市場早已過度競爭。但弗里曼完全不受影響,他回憶,沒有幾間咖啡店誠實揭露他們的咖啡是否新鮮,當時舊金山甚至沒有一間咖啡店會在咖啡豆外包裝印上烘豆日期。這或許是他的商機。

他在受訪時曾提到,擔任單簧管樂手雖然會覺得滿足,但那樣的滿足愈來愈稀薄,相較之下,咖啡反而能給他喘息的空間。於是,他辭去樂手的工作,開始在舊金山和奧克蘭的農夫市場擺攤,賣以自己的豆子沖出的咖啡。

從買生豆、繳房租到咖啡車的攤位都需要錢,他還特意找人設計藍瓶的logo,幾乎投入了所有的積蓄,花了近2萬美元,其中的1萬5千元還是靠2張信用卡「預支」來的。(星巴克、藍瓶、可口可樂都是客戶!這家英國公司如用包裝設計讓商品變「好賣」?

隨著愈來愈多人願意在咖啡攤位前排隊、給予好評,他在開業三年後下定決心選在舊金山市中心一處「狹小、聞起來有尿味」巷子的車庫開了藍瓶首間店面。

這間店至今仍持續營業,如今Twitter的總部就在幾條街之外。據說前Twitter執行長伊凡‧威廉斯(Evan Williams)也是藍瓶的粉絲之一,甚至在2014年投資了藍瓶。

戶頭一定要有錢!藍瓶咖啡一開業就獲利

因為沒有商業背景,弗里曼對藍瓶的生意一直相當謹慎,每個月都一定要確保銀行帳戶裡一定要有錢,這也讓藍瓶在一開始就持續獲利。

「我不知道你可以花的比你賺的多,這也許就是毫無商業概念的好處,你永遠都想著要多賺一點,」弗里曼說。

藍瓶的生意持續拓展,2014年藍瓶首度進軍東京,如今在日本已有14間分店。隨後藍瓶總共從投資人身上獲得1.1億美元,投資者包括Google Ventures,Instagram共同創辦人凱文‧西斯創(Kevin Systrom)和U2的波諾(Bono)等。2012年投資的布萊恩‧梅翰(Bryan Meehan)加入成為藍瓶的執行長,協助藍瓶進軍國際市場,並引進雀巢的資金。

挑戰星巴克?第三波咖啡浪潮來襲

藍瓶咖啡的崛起,反映了近年來市場對精品咖啡的需求,掀起了第三波咖啡浪潮(Third-wave coffee),讓藍瓶有了挑戰星巴克、Dunkin’ Donuts等連鎖咖啡的機會。

分析師指出,第三波咖啡浪潮是以高品質咖啡為主,業者不在把咖啡視為單純的快速消費商品,而是視為如品酒般的享受,會強調咖啡豆的品種、產區、處理與沖煮方法。例如藍瓶在設立分店時,會限定在店舖附近烘豆、而非總公司統一烘豆完成後派送至分店,減少碳足跡的做法較為環保,也能確保咖啡豆的新鮮和品質。

分析師預估,2019年美國的連鎖咖啡市場規模達500億美元,而藍瓶所在的精品咖啡市場在近10年快速成長,愈來愈多消費者願意花多一點錢,買一杯更高品質的咖啡

但分析師也提醒,中小型城市則仍偏好星巴克等深耕已久的咖啡店。今年2月,藍瓶以「要投資其他地區為由」關閉了邁阿密的分店,有人認為這顯示並非每個城市都有足夠的高端消費者撐起一杯咖啡5美元的市場,藍瓶的全球性擴張勢必受限。

藍瓶咖啡創辦人:星巴克不是對手,而是助力!

弗里曼不認為星巴克或其他大型連鎖咖啡店是藍瓶的競爭對手。對他而言,星巴克創造了一個人們願意付錢到咖啡店聊天、享受的世界,反而協助藍瓶舖路、讓更多高品質咖啡能拓展到全世界,「我們實在很感謝星巴克。」

但弗里曼也無法反駁的是,藍瓶的產品是靠主打和星巴克完全不一樣的豆子而發跡。弗里曼回憶,當時藍瓶沖泡咖啡的時間、烘豆的程度等都和星巴克不同,許多人認為這樣恐怕難以成功,但人們反而受這樣的不同所吸引。「我們需要更多員工、比星巴克更貴一點,但就是這樣的不同讓我們更吸引人,」弗里曼說。

責任編輯:蕭閔云

本文授權轉載自:經理人;作者:Eve

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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。

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