「一週外送訂單抵過去6年總和!」foodpanda三大動作,引爆台灣外送市場
「一週外送訂單抵過去6年總和!」foodpanda三大動作,引爆台灣外送市場

落地超過7年時間,foodpanda(空腹熊貓)首度公布營運成績單,強調在消費者和餐廳端都有斬獲,包含:每日訂單數年成長25倍、活躍使用者年成長20倍、合作餐廳年增兩倍等,並趁勢推出「外帶自取」、「單車與步行外送員」、「延長外送時間」等服務,看好2019年能成為台灣外送年。

單週業績爆量,foodpanda:2019是台灣外送年

今年訂單有很明顯成長,一週單量總數抵得上過去6年總和! 」foodpanda董事總經理方俊強分享,其實自家外送訂單每年都有翻倍成長,只是今年的曲線特別驚人,之所以出現爆炸性成長的原因,可能和累積使用者突破「關鍵多數」(critical mass)有關,當使用外送習慣養成,其實就會有好的正向循環,不需大量支出也能有效益。

他解釋,foodpanda目前在全台11個縣市上線,擁有上萬間合作餐廳與萬名外送員,這些成績並非能用單一因素來解釋,而是個別的努力逐漸看見成效,例如:很早之前就推出「現金支付」,吸引年輕消費者上門,才能創造北一女門口的中午送餐奇景。

foodpanda 7週年成績
新北、台北和台中市是foodpanda在台灣的三大重點區域,但他們指出像台南等新上線城市也有驚人的成長力道。
圖/ foodpanda

另一方面,餐廳的合作意願增加,也是他們看好市場的原因。

foodpanda 7週年成績
小店家和中式餐點,是外送服務兩大命脈。不過從消費習慣觀點來看,「大品牌」仍有很強吸引力。
圖/ foodpanda

方俊強指出,台灣約有14萬間餐廳,按估算僅有18%和各大外送平台合作,「 代表仍有82%的成長空間能夠努力 」。其中,連鎖品牌是相當重要的業績來源,如肯德基、必勝客、Subway等連鎖品牌,貢獻foodpanda三成以上訂單。

他表示,foodpanda和各連鎖龍頭一直都有合作,未來會更強化這一點,提出更多展店合作計畫。因為消費者剛接觸外送服務時,會習慣尋找熟悉品牌,所以掌握這些大牌子有其必要性,但長久來說,餐廳種類當然是越多越好,小餐廳也一樣重要。(UberEats快速擴張後遺症?彰化、嘉義才試營運,外送員卻醞釀罷工

增加外送員編制,外送時間再延長

foodpanda 7週年成績
為了強化外送品牌力,foodpanda董事總經理方俊強(右)也找來藝人吳慷仁當首位代言人。
圖/ foodpanda

面對UberEats、deliveroo(戶戶送)等市場對手,foodpanda打算加快腳步進擊,除了擴大餐廳數、種類,也在服務下功夫。

首先是 增加外送員編制 ,在機車外送之後,新增腳踏車和步行外送選項,藉此舒緩機車外送的龐大需求;其次, 推出「外帶自取」服務 ,讓能順路經過餐廳的消費者省下外送運費,目前約有1千家餐廳測試中;最後則是 延長外送時間 ,在台北市、新北市(板橋、土城、三重、蘆洲、中和、永和)提供24小時外送,其他區域則從清晨5點30分開放到凌晨2點。

foodpanda坦言,今年的行銷金額和去年相比,確實有數倍的成長,不過外界常注意的「免外送費」優惠,其實只是行銷的一部份,主要花費仍是在吸引更多未接觸外送服務的民眾和餐廳加入,希望在2019年底前讓更多縣市上線。(搭上foodpanda、UberEats外送熱,佳世達靠一招把點餐系統做到台灣No.1

「我們的終極目標,是在台灣所有縣市上線!」方俊強說。

責任編輯:陳映璇

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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