【專訪】餐點不到百元還能待整天,路易莎為何快速展店卻不怕泡沫化?
【專訪】餐點不到百元還能待整天,路易莎為何快速展店卻不怕泡沫化?

台灣連鎖咖啡廳的王者是誰,答案已經不是星巴克。本土品牌路易莎超車當老大,快速崛起的秘密是什麼?企業營運與業績銷售能否支撐展店速度?《數位時代》專訪路易莎咖啡創辦人兼董事長黃銘賢,一次把問題說清楚。

每一次分店數爆發,都與「早餐」有關

2006年開張的路易莎咖啡,花了六年時間才正式開設第20間分店,早期的展店速度並不算快。第一波的分店爆炸性成長,是在2012年到2015年之間,分店數由20間成長到了100間,翻了5倍。背後關鍵,就是因為路易莎開始販售輕食早餐品項。

「如果只有咖啡茶飲,(單店月營收)大概只有40萬,當你有了早餐,就可以到60~70萬;再有了蛋糕,下午茶客群就來了,就有機會突破100萬,」黃銘賢這樣分析。

黃銘賢回憶,在早期開咖啡館的人,只要賣吃的一定會被罵,因為那代表業主在「咖啡本業」不夠專注,「 可是其實我很想賣,我覺得要融合餐與飲,才是生活。 」因此,路易莎才在2012年推出輕食早午餐;與此同時,路易莎為持續奠定品牌的「咖啡館」專業形象,開始推廣莊園級咖啡豆、下午茶蛋糕,慢慢把座位區擴大。

而到今年9月,路易莎分店數甚至在4年內再成長4倍以上,直逼480間,超越國際咖啡連鎖龍頭星巴克。在這樣的黃金時期,路易莎的整體營運策略,依然要是繼續擴大早餐品項。

他們首先推出可以讓趕時間的上班族拿了就走、毋須等待的「快取早餐」,像是麵包、貝果。黃銘賢認為,路易莎在早餐市場仍有很大的成長空間,預期能在未來帶動整體業績成長三成。

路易莎街邊門市
路易莎咖啡董事長黃銘賢預期,早餐品項在未來還可以帶動路易莎整體業績再成長三成。
圖/ 路易莎

擴大內用區,路易莎為何不擔心大家坐著不動?

路易莎在推出早午餐的同時,開始擴大內用區,眼尖的消費者也可能注意到,他們新增越來越多的「大店」,將插座與內用座位同時增加。

讓空間變寬廣,能點杯咖啡坐一整天,路易莎不擔心拉低翻桌率嗎?

「台灣人最喜歡談論翻桌率,我們又不是賣小火鍋。」黃銘賢解釋,小火鍋的外帶比例可能不高,但路易莎卻有4成營收跟「to go」有關。

他表示,路易莎在開每一間分店的時候,座位區的比例與門市的營業成本都有經過精準計算;當店面座位都被塞滿時,基本上營收就已經超過最大宗的固定成本,「所以翻桌率不是路易莎唯一追求的KPI。」

路易莎內用座位區
路易莎內用的大桌區,常常在桌上設置插座供消費者使用。
圖/ 路易莎

因此,他心中一直思考如何能讓舊客人價值最大化,「如果你一杯飲料賣到130元,再續杯、加點的比例會降低,很可能跑去外面吃完東西再回來,但我們一個餐點可能才50塊,客人留下來的機會就增加了!」

黃銘賢也觀察,一些有內用區的咖啡廳,經常會出現單人搶兩人桌、四人桌的狀況,而這也是路易莎從兩年半前開始將插座設置在大桌的主因--空出兩人桌給打算要聊天的人。雖然在許多人看來,設置插座會讓客人坐得久、拉低翻桌率,是不利經營的策略,但對他來說,並非全然沒有好處,服務客戶才是經營之道。(「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?

路易莎的品項與定價策略,也幫助他們在增設內用區的同時,維持一定業績。路易莎大多數品項單價都在百元以下,目的是鼓勵內用客加點或續杯。以路易莎的平均客單價皆超過100元的狀況來看,也代表每位客人都會點兩個以上的品項。

「我們販售商品夠豐富,所以他坐在位子上一天,可能早上先點咖啡,中午肚子餓再點漢堡,才能創造平均超過百元的客單價。」黃銘賢自信地說:「這就是座位的價值。」

責任編輯:陳映璇

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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