美國也掀餐飲外送矛盾!又貴又難賺的外賣生意,DoorDash要靠「共享廚房」翻轉
美國也掀餐飲外送矛盾!又貴又難賺的外賣生意,DoorDash要靠「共享廚房」翻轉

儘管外送範圍覆蓋了全美頂尖的帕羅奧圖與阿瑟頓豪宅區,DoorDash還是把旗下號稱「全美第一家」的共享廚房,開在灣區紅木城的一個破舊廣場裡。

穿過一條貨運鐵路和一片破敗的居民區,終於看到這座鮮紅外牆的「小廠房」。如果硬要找出優點,只能是看起來租金不會太貴。

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圖/ Pingwest品玩

這種「只外送,不堂食」的雲端廚房/虛擬廚房/共享廚房/幽靈廚房正在美國興起。Uber被驅逐的前CEO、Google Ventures都投資了這項新興服務。DoorDash則搶先打出了「共享廚房」的概念,搶下名義上的「第一」。

在共享經濟已經頻頻翻車的時代,共享廚房能夠拯救美國外送行業的利潤嗎?

司機狂飆在送外送的路上

美國青年約翰(John)第一次在上海跨年時,好友通知他:10點半Party開始,晚飯給你叫了外送,吃完再過去High。

收到外送送達的通知,他走出外灘悅茂酒店,穿著一身參加Party的帥氣西裝,剛好看到一輛車停在門口。

約翰兩眼放光地敲開了車窗,用自學成才的中文問司機:「有,吃的,嗎?」

司機一臉震驚,對這個新年夜穿著西服行乞的人產生了深深疑惑:「沒有沒有。」

其實,外送小哥早已經將盒飯扔在了前台揚長而去,坐在車裡的司機還在問約翰:「你,誰?」

經歷了文化衝擊的約翰解釋:只有一輛汽車停在那裡,我就以為他是送外送的。

美國由於地廣人稀、居住分散,送外送還需要自帶一輛汽車,不時開上高速公路狂奔。而北京中關村飯店下停著的各色送外送摩托車,都在彰顯中國的人口紅利。

美國外送送餐的高成本與低效率,讓食客需要付出更高的送餐費,外送司機在不同的餐廳和住家之間疲於奔命,還需要承擔汽油和汽車的損耗,平台與餐廳又拿不到足夠的訂單去覆蓋支出。

DoorDash招募外送司機,打出了很有吸引力的廣告詞:你想什麼時候工作就什麼時候工作,想在哪裡工作就在哪裡工作。時薪最高可達25美元(約新台幣763元)。

也有Dasher外送司機公開表示,一般每單獲得7-10美元(約新台幣214~305元)的收入,每個小時能完成一單到兩單外送。

而在Glassdoor上,充滿了外送司機對於這份工作的吐槽。「不要相信炒作!開10英里路賺6美元(約新台幣183元),他們說你每小時可以賺18美元(約新台幣550元)。你可能要去6個不同的地方才能賺18美元。」

一名亞利桑那州的外送司機則寫下:賺了31.95美元(約新台幣980元),行駛了29.8英里,在「熱門地區」等待了4個小時,「還是算了。」

從提高效率的角度來想,如果不能像北京一次送一棟樓的外送,那麼至少可以一次多領幾家的外送?

把食品外送這個奢侈品改造成日用品

DoorDash此前就被爆出挪用小費支付司機最低時薪,把外送平台的盈利掙扎又推到了台前。

美國用戶平均花5-8美元(約新台幣153~244元)的外送費,外送司機抱怨掙不到最低時薪10美元(約新台幣305元),餐廳被抽成20%-30%,外送平台還很難賺錢。

每一方都在虧,到底油水都流去哪了?

美國外送收費模式可以總結為,外送員賺訂餐運費,外送平台賺餐廳服務費。平台對餐廳每單抽取20%-30%的收入。

對餐廳來說,送外送有時實在利潤微薄。因此如果沒有充足的外送訂單,餐廳可能會陷入越忙越窮的怪圈。

Uber創辦人、前CEO崔維斯.卡蘭尼克(Travis Kalanick)決定親自下場。他收購了一家共享廚房公司,改名為「雲端廚房(CloudKitchens)」,開始打後Uber時代的翻身仗。

雲端廚房在其網站上稱:

目前,絕大多數的食品配送都透過傳統的實體餐廳進行,但這些餐廳位置並未針對配送進行優化。食品外送是一種價格昂貴的奢侈品,但體驗卻很差。

所以卡蘭尼克想要把奢侈品變成日用品。

共享廚房可以視為外送行業收入「開源」的新招數。這個模式說來也簡單,就是外送平台開設廚房空間,提供基本的倉儲物流設施,租給多家餐廳使用。

共享廚房只提供外送,不能在餐廳裡用餐。有選擇前來DoorDash共享廚房取餐的食客希望藉用洗手間,工作人員告訴他:抱歉洗手間僅供員工使用,要不你去旁邊餐館?

在DoorDash的共享廚房中,聚集了快餐品牌Nation's Giant Hamburgers漢堡,Rooster&Rice雞肉飯,Humphry Slocombe冰淇淋和中東小吃Halal Guys。都是訂單穩定的快餐品牌。

為表誠意,DoorDash還免去了合作夥伴第一年的外送費。

DoorDash用一排貨架圍在入口處,隔離出了有限的取餐空間。工作人員會核對訂餐者的姓名,再把外送交給司機或者自行來取餐的食客。共享廚房所在的廣場還為外送司機留出了專用的出口車道。

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圖/ Pingwest品玩

共享廚房為餐廳提供了一種擴展送貨區域和客戶群的方法,同時減少了人工和租金成本,如果餐廳需要測試新菜單,也不需要在實體店中投入大量現金。

一個廚房、幾個工作人員、幾個星期就可以上線一家新餐廳,透過外送覆蓋更為廣闊的市場。

DoorDash共享廚房將這些快餐店的覆蓋區域拓展到阿瑟頓(Atherton)、貝爾蒙特(Belmont)、門洛公園(Menlo Park)、帕羅奧圖(Palo Alto)、紅木城(Redwood City)、聖卡洛斯(San Carlos)和伍德賽德(Woodside)七個灣區小城。

改變美國餐飲行業

能讓肥宅放棄一日三餐點外送這種不良生活習慣的,只有點外送的額外開銷了。

以Uber Eats為例,用戶需要支付5美元(約新台幣153元)平台費,1美元至5美元的外送費(約新台幣31~153元),加上15%的小費,放在中國可以再加個菜。

哪怕是舊金山靠奶茶續命的藝術學院學生想點奶茶外送,看到幾乎翻了一倍的價格,也決定換衣服出門親自去買。

一名Uber司機則吐槽,不知道用戶是有多懶,額外多花錢去點個外送。

制約美國外送行業發展的,還有其不穩定的用戶體驗。

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圖/ Pingwest品玩

外送平台的司機大多為兼職,不少人帶著一張「被迫營業」的面孔。

一名用戶點了20分鐘以內送達的外送,司機卻開出了非常令人迷惑的路線,最終花了1個小時才送到。

當這名墨西哥裔大漢把超重的身體擠出車門,同時手一滑把食品袋掉在了地上,海鮮粥流了一袋子,然後傳來了「sht,sht」的粗口。

他忘記自己這一單差不多就掙一杯海鮮粥的錢,像個老鄰居一樣說:「沒關係,這店轉個彎就到了,我再給你買一份。」

如果共享廚房能夠降低餐廳的成本,外送平台另有收入來源,或許用戶還能有更長的時間享受10美元優惠補貼,繼續使用免外送費的服務。

當美國的用戶也越來越習慣點外送。人們改變了生活習慣,更多從共享廚房中點外送,而不是去餐廳用餐,這個行業的利潤才會逐漸清晰。

無論如何,這是一個增量市場。在美國,食品配送市場每年價值超過350億美元,而且這個數字還在不斷成長。

成百上千家「虛擬廚房」在各地興起。另一家共享廚房公司Kitchen United得到了Google Ventures和其他投資者的5,000萬美元(約新台幣15億元)投資。已經開設了12,000平方英尺的共享廚房。它與雲端廚房都與GrubHub和UberEats等外送平台合作。

儘管盈利前景尚不清晰,美國的外送大戰也正如火如荼,有已經上市成功市值50億美元(約新台幣1527億元)的GrubHub,Uber押注成長的王牌Uber Eats,準備上市的DoorDash和已經秘密提交IPO的PostMates。

畢竟中美食客雖然遠隔太平洋,但都有著熱愛一樣的東西:美食、宅、以及懶。

責任編輯:江可萱、蕭閔云

本文授權轉載自:Pingwest品玩

關鍵字: #共享經濟
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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
圖/ 數位時代

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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