用大數據賣大麥克!麥當勞1年投資3家科技公司,改造了哪些事?
用大數據賣大麥克!麥當勞1年投資3家科技公司,改造了哪些事?

2019年,麥當勞重金出手3億美元(約90億新台幣)收購一家AI新創,無疑是這場長期戰事的最大爆點。

被麥當勞相中的Dynamic Yield公司,打造出能在各消費者接觸點(touchpoint,包含網站、App、E-mail、點餐機等)提供個人化體驗的平台,擁有IKEA、FENDI等知名客戶。

購入新技術後,麥當勞首先用在 得來速(Drive-thru)的電子菜單 上。當顧客駛入麥當勞車道,AI會依照當下時間、天氣、餐廳熱賣菜單、食材庫存、門市歷史銷售、全球門市銷售、周邊活動等至少7個因素,分析出來客可能喜歡的商品;等到客人選定食物後,系統還會提供即時加購品項建議。

延伸閱讀:從大麥克邁向大數據,麥當勞要用AI重塑得來速

簡單說,在涼快的上午8點鐘購買兒童套餐,跟傍晚下班時段購買麥脆雞腿餐,系統將顯示不同的加購選項。2019年底,改造後的得來速,已導入全美9,500間門市。

麥當勞前執行長伊斯特布魯克(Steve Easterbrook)在接受《WIRED》雜誌採訪時指出:「現在的世界與1955年不同了,即使跟2015年起開始轉型的我們相比,也不同了。我們深刻地意識到,必須走在這些變化的前面。」

麥當勞業績成長三關鍵:留客、獲客、轉換

伊斯特布魯克表示,要從「大眾銷售」轉變成「 大眾個人化銷售 」,必須以對客戶有價值的方式,來解鎖生態系中的數據。儘管麥當勞還沒能做到串接各式各樣技術,讓工具之間彼此交流,但長期目標是有天能讓消費者在App、自助點餐、電子菜單上,都享有個人化體驗。

延伸閱讀:7成生意受威脅!麥當勞絕招得來速,為什麼在美國被禁?

早在2017年,伊斯特布魯克就在「速度成長計畫」(Velocity Growth Plan)中,規畫出他的科技藍圖,並且制定出三大成長戰略:留客(Retain),維持並擴大現有優勢,專注於早餐和家庭市場;獲客(Regain),改善食物味道和品質、增加便利性,找回失去顧客;轉換(Convert),加強咖啡和點餐吸引力,使普通顧客成為更忠誠的消費者。

為了達成上述三個目的,麥當勞明確指出,數位化(Digital)、外送(Delivery)和未來體驗(Experience of the Future)將是推動業績成長的重要基礎。

回顧麥當勞近年來的舉動,也確實與此方向相符,包括強化外送,但在自家POS系統(Point of Sale,俗稱收銀系統)中與外送平台DoorDash串接數據;大舉增設自助點餐機(Kiosk),著重留存消費數據與提供個人化推薦;併購語音技術新創公司Apprente,同時成立「 麥當勞技術實驗室 」(McD Tech Labs),希望讓得來速能邁向自動化服務;此外,他們也投資App開發商Plexure。

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麥當勞將數位化、外送和未來體驗視為推動業績成長的重要基礎;以與外送平台合作來說,能提升效率、節省人力成本。

一年之內,接連出手投資Plexure、Dynamic Yield與Apprente等三家科技公司,彰顯了麥當勞的野心,意在一舉建構自己的數位體驗王國。

速食業的轉型三部曲:增加管道、搜集數據、分析應用

「現在,可能是速食品牌導入科技最對的時機。」麥當勞亞太區前副總裁、台灣總裁李明元觀察,速食業過去並非不願花錢投資技術,業者擔心的是:當技術不夠成熟,若只聚焦在升級某一項服務,三、五年後可能得重來一遍。

他以外送平台來解釋。對麥當勞來說,「現在外送業者的技術費用夠便宜、水準也很夠,將運送食物工作部分外包給第三方平台,能提升效率、節省人力成本,重點是如何拿回這些留在其他平台的數據。」

整體看來,增加在數位管道接觸消費者的機會、搜集數據、進一步分析並應用數據,已成為速食品牌的數位轉型三部曲。「數位會員」、「忠誠計畫」(loyalty program)的應用將更加廣泛、成熟。

至於速食業的科技未來,還有哪些想像?解決日益高漲的人力成本、生產效率,將是「消費者科技」後的第二個重要課題。

達美樂在澳洲最常收到的客訴是:比薩品質不一,顧客認為比薩大小和過去有差異、配料不足。為了解決這項問題,達美樂推出AI比薩檢查器,當比薩出爐放在切割台上,會透過鏡頭比對每個成品是否符合標準,通過後才會送到消費者手上。

麥當勞則是瞄準炸薯條、倒飲料等反覆性高的製作流程,正在幾間分店裡嘗試讓機器人代勞。

在2019年第四季財報中,麥當勞揭露全球每日服務客流量為6,500萬,比台灣人口多出2.5倍。分析大量消費者行為的數據力,將是速食品牌轉型的重要武器,或許,我們終有看見餐飲業成為科技公司的那一天。

麥當勞

成立:1955年(1984年來台)
成績:全球每日客流量6,500萬人。

餐飲科技
圖/ 數位時代製作

責任編輯:蕭閔云

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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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