三起意外的教訓!餐飲創業的新商業模式,外送平台的下一步該怎麼走?
三起意外的教訓!餐飲創業的新商業模式,外送平台的下一步該怎麼走?
2019.10.16 | 創業

餐飲創業不容易,其中一個主要原因在於實體店面有固定地點,能提供服務的範圍大半只限於肚子餓的消費者步行5分鐘左右可到達的範圍,店面的「覆蓋範圍」非常有限。因此像信義忠孝熱門商圈、辦公大樓及住宅區林立的周邊,能吸引過路客的店面相對熱門,租金成本極高。

能夠解決餐飲業這個租金瓶頸的商業模式,無非是「餐飲外送」。透過「餐飲外送」,可以免除這些消費者在店內用餐、占用用餐尖峰期間成本極高的客席,如此即能擴大餐廳「覆蓋範圍」,主動出擊達到更大更高的營收。

僱傭關係 vs 承攬關係

不過,餐廳人工數量一直是餐飲業者的一大痛點。小餐館不可能自備專門的行銷、外送人員,獨立成立餐廳官網或App效果也不見得好,因此在餐廳共同需求下,餐飲宣傳平台結合外送服務外包模式於焉產生,此稱之為「共享」。由第三方送餐公司提供餐飲外送平台及服務,協助同一區域的餐廳共同外送。這種商業模式又依第三方公司與外送員間的關係細分為兩種:

  1. 僱傭模式
    原始由於網路技術尚未發達,第三方公司只能聘僱外送員,以固定底薪外加獎金模式確保人力品質。本土的「有無外送」就是這種模式。

  2. 承攬模式
    隨著網路及手機發展,外送員與餐廳間的外送需求、服務提供,已能夠透過軟體協助細化到依據個案解決,因此第三方公司也就能以更有效率的個案撮合提供服務。Food Panda、UberEats都是如此。

甚至UberEats自稱只是媒介平台,消費者及外送員透過它的平台互動,即外送員是直接受消費者的委託到餐廳取餐,平台公司並沒有參與其間承攬交易。

從商業經營上看,由於送餐服務的需求只有在用餐尖峰時間,因此若是固定聘僱外送員,第三方公司在用餐間隔時間的勞力薪資將會大幅虛耗,而且採用僱傭制度,馬上會涉及勞基法、勞保、健保等等勞資保障,每固定聘僱一個薪資30,000元的員工,除了薪資外,雇主大約另外要負擔將近10,000元的額外成本!

相形之下,很容易理解第三方公司採取承攬制的主要原因,是不願承擔固定聘僱制在尖峰時間以外、人員閒置時間的薪資。甚至承攬制有另一個優點,在於可以透過軟體設定機制,將「閒置時間的薪資」轉化為獎勵機制,鼓勵更有效率完成工作的外送員,得到更多的報酬。理論上,承攬制透過新科技的發展輔助,的確比僱傭制更有機會鼓勵效率,而效率能夠產生利潤,這也是許多創投會投資UberEats等等平台公司的理由。

雖然一直以來都有外送員的報酬不高,而且還要自負機車維修、停車費、車禍賠償等費用,整體收入未必高於上班薪水的批評。也有外送員揭露若是極端認真跑,的確也有收入倍數於上班薪資的機會。

不過最近發生的外送員死亡車禍,顯然是壓垮的最後一根稻草。

死亡車禍的新聞照片引發重大討論,讓勞動部對於UberEats、foodpanda進行勞檢,認定兩家業者不但與外送員有直接關係,並且是「僱傭關係」。主要理由是「兩家業者要求外送員在服務期間穿著制服、使用制式品牌圖樣保溫箱、也要在車身貼上公司logo貼紙;且隔天若無法上工,須24小時前回報公司等規定,認定外送員與業者間具「組織從屬性」」。

雖然我不贊成這樣擴大解釋僱傭契約範圍的作法,但從政府的角度下這的確是最簡單的解決方法:通通都塞到勞基法的勞動契約下,用老方法就解決了。

就像是之前台灣大車隊也曾經多次被法院判決與所屬的司機構成僱傭關係,大車隊要賠車禍損失,但是老實說,計程車司機真的會因為租用了大車隊的叫車車機,就變成了台灣大車隊的員工了嗎?這我想大多數的司機與民眾也都不能認同吧。畢竟僱傭契約及勞基法是一整套制度,是固定僅能服務一間企業,在上班時間內完全受指揮監督的規範。

一旦開了第三方平台必須適用勞基法的大門,勞基法所有出勤、工時、休假、特休、連續工作日、請假、還有組織達到一定數量後,需聘僱原住民、殘障人士、職災補償、勞健保等等配套,也就都必須一體承接,等於扼殺第三方平台存在空間。

走老路到不了新地方

平台公司希望採取「承攬制」這樣的創新商業模式,是否真的沒有存在空間?

從法律上看,其實UberEats等第三方平台業者想採取僱傭模式或承攬模式,「都不能說是非法」。

畢竟承攬契約也是民法明文規定,理論上在 「契約自由原則」 下當然可以有這樣的安排。只要確實交易內容沒有僱傭的從屬性,符合承攬的獨立性規定,我們仍然必須承認,承攬制度下的第三方平台,仍然有存在的空間。

至於外送員在這樣的承攬制度下,理應能夠取得適當的高收入,以每小時送三單計算,每單至少100元以上計算,至於他自己的安全保障,新創公司號稱科技創新,在App中設計平均時速限制等等安全機制,當然不是難事。

其實,外送員若是透過激勵機制增加了收入,事實上也應該自覺透過保險制度取得保障或是自負風險,不可能領取報酬時想要較高收入,又想要全套保障,要求政府保護吃大鍋飯心態是不公平的。

回到UberEats及FoodPanda的案例,各公司必然會對勞動部做成的裁定提出訴訟,最終這樣的商業模式是否適用聘僱制度,還是法院說了算,尚在未定之天。

但因成本的關係,我相信未來消費者能在家裡坐享每單30元就有人幫你外送的機會已經過去,平台必然會將風險成本反映到消費者、餐廳價格上,合理的外送服務費應該在單筆100至150元左右。若是如此,反觀過去你點的每一筆單,與其指責UberEats違法造成外送員的悲劇,更應該說是消費者、餐廳及外送平台為了方便、為了營業額,共同壓榨外送員的結果,並沒有人比較高尚!

責任編輯:陳建鈞

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
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精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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