美食外送戰火還在燒,Uber Eats為何找高級超市聯手賣生鮮品?
美食外送戰火還在燒,Uber Eats為何找高級超市聯手賣生鮮品?

為慶祝來台三週年,Uber Eats今(7)日宣布增加雲林、苗栗、屏東、宜蘭與花蓮等五個服務城市,並推出為期一個月的免運活動,持續擴大外送戰局。

值得注意的是,Uber Eats繼9月份與全家展開「店到宅」計畫後,再次宣布與零售業者合作,將於10月底與city’super攜手提供生鮮品外送,切進不同領域。

台灣食物外送熱潮未減。Uber Eats與市調公司DailyView網路溫度計調查網友看法,發現「外食」討論度在過去兩年被「外送」超越,同時出現包含:辦公室團體點餐、單人點餐也要澎湃、小家庭與情侶外送用餐比例增加等現象。

消費者快速養成用小錢換取時間的習慣,而我們一直在思考,如何圍繞著吃東西這件事,提供他們更好的服務。 」Uber Eats台灣總經理李佳穎說。

李佳穎強調,台灣Uber Eats活躍用戶、外送趟次在過去一年來成長三倍;平台上線近9,000家餐廳中,有3成店家合作超過一年,種種跡象顯示美食外送市場仍在成長,但因為平台聚集了大量想吃、愛吃的消費者,因此能夠吸引全家與city’super等業者,聯手發掘更多新型態消費行為。

Uber Eats三週年
Uber Eats掌握大量愛吃族數據,成為全家與city'super等業者的新服務「實驗室」。
圖/ Uber Eats

city’super攜手外送平台理由:主動出擊,找出消費者「新習慣」

遠東集團旗下的city’super超市專攻高級食材,目前共有7家分店,預計10月底從天母店開始與Uber Eats合作,將上線超過200種商品,主打蔬菜、水果與多種生鮮食材。

city’super 營運部協理林曲祥解釋,這次合作的緣起,除了因為消費者生活型態改變,更希望能從過去被動吸引客戶上門,新增主動從店裡送到消費者手中的服務。

林曲祥指出,相較於期待首次合作就能帶來營收貢獻,與Uber Eats的初步嘗試更著重在「行銷與了解超市周邊既有族群對外送的接受度」。以天母店為例,多數消費者為退休家庭與外籍人士,原先就有在家煮飯習慣,考量外送服務能帶來方便性、避免隨身提食材負擔,未來會每兩週與Uber Eats團隊開會討論上架品項,透過數據檢視成效;若反應良好,不排除未來引進在信義區的新門市,並導入其他分店。

「我們其實也很想知道,這些年齡較大的消費者對外送的接受度,是不是會和年輕人一樣好。」林曲祥笑說,既然要測試外送接受度,也會依不同時間點,例如聖誕節推火腿、周邊有球賽時推零食優惠等不同情境,了解各種可能出現的市場反應。

另外,於九月底和Uber Eats合作「店到宅」外送的全家,證明消費者實際行為與他們原先想像有所不同。

全家測試「店到宅」外送,意外創造深夜商機

全家便利商店經營企劃本部副本部長李慶賢指出,超商販售食物的尖峰時段與一般人作息相同,早、中、晚餐和上下班時間最多人,自9月25日開始與Uber Eats提供外送後,卻發現賣最好的時段是「晚上11至12點」,線下離峰時段在外送世界裡成為了銷售高峰。

「全家」因具有24小時營業、密集聚點的優勢,消費者從早上9點至凌晨1點皆可透過Uber Eats下單
Uber Eats與全家合作外送服務後,意外挖掘到深夜商機。
圖/ 全家便利商店

李慶賢表示,原本以為台灣人越來越注重養生,沒想到接近凌晨還有外送訂單上門,原因可能和餐廳營業時間多在十點後,加上消費者越來越晚睡,反而讓超商食物意外找到機會。「如同推出咖啡與洗衣服務一樣,超商外送對應的是新生活場景。不管是加班、看球賽不想出門,每個人或許都有各自不想出門的理由,而這就是我們能提供體驗的機會。」他說。

Uber Eats在新舞台找到外送機會,不過在食物戰場仍和最大對手foodpanda殺得難分難解。foodpanda在10月宣布繼續免運費,將上線城市增為14個,Uber Eats旋即跟進,並擴大服務範圍到全台15座城市。

李佳穎認為,食物外送市場還在成長中,無論哪間平台都在努力經營,但即便獲利難度高,「免運費的折扣戰現象,短時間內將不會停止。」

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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