不只蘿蔔糕、蛋餅和奶茶! 麥味登從餐點到體驗,用科技翻轉傳統早餐店
不只蘿蔔糕、蛋餅和奶茶! 麥味登從餐點到體驗,用科技翻轉傳統早餐店

蘿蔔糕、蛋餅、古早味奶茶……創立於1987年的麥味登早餐店,是許多人回憶裡的童年好滋味。

不過,現在隨意走進一間麥味登門市,翻開菜單,看見的已經不僅是「傳統早餐店」會有的餐點,還可以找到美式鬆餅特餐、唐揚雞佐咖哩蛋包飯等異國風味。而且,除了經營早餐時段,現在大多數的麥味登店面都營業到下午2點,搶進咖啡館、簡餐店的市場。

這些以傳統台式餐點為基礎,複合美式、日式風格的綜合型餐點,麥味登稱之為「新台灣味」。

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麥味登的「新台灣味」,以傳統台式餐點為基礎,複合美式、日式風格的綜合型餐點為主打。
圖/ 周書羽攝影

三大系統滿足消費者、加盟主需求

追溯這家傳統早餐店的改變,可以從集團二代、執行長卓靖倫接班後開始說起。

在2014年,卓靖倫擔任副總經理時,大舉調整品牌定位與菜單,同時重新整頓門市,四年之內門市數量自1,500間砍到900間以下,並同步邁開了數位轉型的第一步。

麥味登資訊長、身兼大數據加值中心策略長的劉能成指出,「2014年是一個轉折,我們從新進門市開始改變,導入跟總部連線的POS系統(Point of Sale,俗稱收銀系統)。」這為麥味登往後的大數據發展打下了穩固的基礎,哪間店、什麼品項、在什麼時間賣最好,都可以從後台資料庫找答案。

目前麥味登在全台有800間門市,9成都是加盟。麥味登企業品牌總監翁浩軒表示,「我們的數位布局,就是解決兩大客戶的需求,一個是消費者,一個是加盟主。」

針對消費端,透過麥味登會員App,顧客可預約餐點和取餐時間,且能使用行動支付結帳,到店裡完成取貨。目前,已有5~10%的點餐是透過App完成。

翁浩軒說,開始推會員App,是希望可以同時解決顧客排隊點餐,以及加盟主一邊出餐一邊接電話訂餐的問題,「接下來的挑戰,是讓App留在消費者手機裡,所以要把點數、優惠券帶進來。」另外,今年麥味登也將在會員App裡,導入桌邊掃碼點餐功能。

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麥味登資訊長、身兼大數據加值中心策略長的劉能成(右),以及麥味登企業品牌總監翁浩軒(左)。
圖/ 周書羽攝影

針對加盟主,麥味登則推出了店長門市管理系統與智慧總部系統,以數位工具來協助門市營運。

其中,店長門市管理系統是為了加盟主的管理需求而設計,因為很多店長都不只加盟一間門市,不可能隨時都待在現場查看營運狀況。有了這套系統,只要透過手機就可以查看庫存、物流補貨狀況,以及店面即時的銷售數據。

提到新科技的應用,翁浩軒說,未來還要透過人工智慧(AI)技術,讓門市管理系統自動分析出因地制宜的行銷策略,店長只要按下按鈕,就可以透過會員App推播行銷資訊給相關客群。

至於智慧總部系統的產生,則是便於總公司能夠了解所有門市營運,及消費者購物狀況。

外送平台抽成高,麥味登轉戰開發外帶市場

為了有效串連並維護這三大系統(會員App、店長門市管理、智慧總部)之間的數據,麥味登編制約10人的資訊團隊,也成立了大數據加值中心,協助各部門使用這些系統搜集到的數據,做更精準的人流分析,以描繪出消費者面貌,進而推出相對應的產品和行銷策略。

目前,麥味登營收來源依然以「內用」為主,占整體營收的7成。不過,這幾年外送市場大爆發,麥味登也搭上了這班列車。

「我們不會特別去推廣外送店,但是依照門市所在的商圈屬性不同,各加盟主會有自己的需求,自由加入。」翁浩軒說,麥味登已有137間門市提供外送服務,占整體營收約12~15%。

考量到外送平台的抽成比例不低,麥味登不打算特別衝刺外送店的數量,而是把重心擺在經營「外帶」市場。近期,麥味登已開設第一間「ToGo」店型,預期今年還會再開9間ToGo店。

在ToGo店內,會由消費者自助挑選做好的餐點、拿杯子自行填裝飲料。

翁浩軒強調「我們保留了店員結帳這個流程,重視與消費者面對面互動,畢竟服務人員的微笑很重要,是外送員無法取代的。」

責任編輯:林美欣、蕭閔云

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關鍵字: #餐飲產業
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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