外送平台抽3成難負荷?iCHEF攜Lalamove推3%手續費搶餐廳上門
外送平台抽3成難負荷?iCHEF攜Lalamove推3%手續費搶餐廳上門
2019.11.28 | 創業

智慧餐飲科技公司iCHEF於今(28)宣布與可以用LINE點餐的智慧餐飲零售平台「快一點」、快遞媒合服務Lalamove(啦啦快送)三方合作,共同推出「iCHEF線上接單平台」架構,支援餐廳內用、外帶、外送等情境。

消費者可以透過餐廳所提供的QR code或連結,直接在LINE上點餐後到店取餐外帶,或者是選擇用Lalamove進行外送。

不過,iCHEF共同創辦人程開佑強調,這項新服務並不是要跟外送平台打對台,而是為了提供店家更多不同的選擇,來應付外送經濟的潮流。

iCHEF推出的「線上接單平台」,可以從店家與消費者兩個角度來觀察。

店家:擁有更多選擇,加入外送平台不是唯一解

外送經濟的崛起是不可逆的趨勢,根據經濟部統計處的資料顯示,外送帶動了台灣餐飲產業的持續走強,創下連續9個月突破去年同期營業額的成長。根據iCHEF的數據顯示,相較於2018年1月,2019年7月店家外送的營收占比成長超過6倍、交易筆數占比成長8倍。

由於外送平台的訂單抽成金額多半在3成以上,讓不少有興趣加入的店家卻步,iCHEF瞄準的便是這些業者。

即日起12個月內,iCHEF僅收3%的交易手續費,不另收服務費,Lalamove的外送費用也可以設定成消費者自付。「省下了抽成,店家可以提供一些優惠,像是多加一個滷蛋之類的來吸引消費者。」程開佑說。

但他也強調這不是跟外送平台打對台,店家也可以兩套系統都採用,iCHEF只是提供店家更多元的選擇,最終的決定權都在店家身上。

與LINE點餐服務快一點的合作,也不僅止於外送,外帶也是重點項目。程開佑舉例:「像每天都去買的早餐店,用LINE就能點餐,再順路去拿就好。」

消費者:吃想吃的、更方便地點餐

被問到若消費者需自付Lalamove的運費,和用外送平台點餐有何差異?對此,程開佑也不諱言地說確實差異不大,但他認為總是有消費者想要吃特定的食物、吃特定的店家,那些店家不一定都有加入外送平台,若店家願意透過iCHEF平台給予一些誘因(額外贈送食物等),就有較高機率吸引消費者點餐。

另一方面,因為「iCHEF線上接單平台」會生成一個連結或QR code,讓店家自己放在Facebook粉絲團、Google Maps上的店家資訊中,消費者就不用透過電話,可快速透過熟悉的LINE介面點餐外帶、外送。

iCHEF要當科技落地的最後一哩路

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未來餐廳只要使用過iCHEF的服務、擁有iCHEF的帳號,就有機會直接串接各種服務。
圖/ iCHEF

從iCEHF在記者會上發布的「智慧餐飲生態圈」來看,「iCHEF線上接單平台」只是服務的其中一小部分,iCHEF致力幫店家建立各種通路服務(外送、外帶、內用),未來也不排除與現有的外送平台合作,店家要選擇什麼通路,端看自己的營運狀況。

iCHEF強調自家公司以POS機起家,熟悉餐廳與店家的營業痛點,為此也設立15人客服團隊來處理每月約4,000件的電話跟線上諮詢;每月也有1,000次的到店服務,甚至還有解決餐廳各種營運困擾的「餐廳幫」。

未來也許有更多餐飲科技的出現,但iCHEF認為自己貼近餐廳,有能力被諮詢、做教學、在第一線服務,隨著平台接入更多元的服務,餐廳會員就能直接串接使用,iCHEF就能成為所有餐飲科技落地的最後一哩路。

不過他們隨之而來的挑戰,就是服務的餐廳數量必須有一定的規模。目前iCHEF有7,000家客戶,預計在2020年客戶數將達到1萬家。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #iCHEF
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

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面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

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10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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