7成訂單成長都靠吃!LaLamove抓住哪些外送餐飲需求?
7成訂單成長都靠吃!LaLamove抓住哪些外送餐飲需求?

猜猜看,台灣機車快遞市場的「企業大戶」是誰?答案可能跟想像中不太一樣。

共享物流業者LaLamove指出,2019年整體訂單量成長70%,其中成長幅度最高是餐飲店家訂單,達77%;電商訂單成長幅度約30%;食品批發、零售成長20%;工商服務成長幅度15%。

外送平台生意好不難想像,但為什麼快遞市場也掀起餐飲熱?

丁彥宇_LALAMOVE台灣區執行長
丁彥宇曾在訂餐平台EZTABLE服務,認為物流業者仍有外送平台達不到的優勢。
圖/ 蔡仁譯攝影

從二輪跨足四輪,LaLamove接單餐廳、飯店外送

LaLamove台灣區執行長丁彥宇表示,外送平台優勢在於導流、創造訂單,加上常有優惠折扣,能直接替餐飲店家帶來客群。不過,餐廳仍有原物料調度、店與店之間支援需求,這時候LaLamove就能發揮「支援」(back-up)角色。

「其實外送平台生意好,我們也很開心,代表餐飲市場的C端(消費者)和B端(企業)需求成長,公司跟著有小爆發就好。」他笑說。

一方面,LaLamove旗下外送員能扮演很好的「援兵」角色,市面上有不少外送、點餐服務,如foodomo、街口外送等業者的部分人力皆由他們提供;並和iCHEF、快一點完成API串接。

餐飲業天生的快速變化特性,更帶來不少訂單。

「其實,很多餐飲業的快遞用法,我們一開始也沒想到。」丁彥宇指出,LaLamove自去年起新增四輪服務(貨車),搭配原有的二輪機車快遞,可做到彈性運用, 像是原本需要自行出貨至咖啡廳的麵包、甜點店、接到企業餐盒大單的餐廳、嘗試推料理外送的飯店業,都是客戶之一

他舉例,連鎖麵包店一之軒有自家車隊,但在旺季或接到外燴訂單時,仍會和他們合作,代表外包部分物流服務對控管成本有所幫助。

在消費者端,LaLamove則滿足了一些外送平台無法提供的微需求。

Lamove推出「代買服務」超過兩年,除了依照送貨距離收費,消費者另外需付25元的代買費。今年1、2月訂單成長在15%~20%左右,三月份成長超過3成。

「總會有一些名店、吃習慣的餐廳不在外送平台列表裡,這些訂單就有機會跑到我們這。」他說。

雖然面對全球快遞、便利帶、GoGoVAN等同屬性業者競爭,LaLamove認為自己的「彈性力」在不須保證貨量、透過App即可完成急單司機媒合等優勢,仍有其不可取代性。

丁彥宇_LALAMOVE台灣區執行長
LaLamove預計在今年第三季前擴編人力,讓團隊從40人成長至60人。
圖/ 蔡仁譯攝影

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擁2.5萬家客戶,鎖定中小企業合作

目前,他們與愛上新鮮、家樂福、IKEA等業者合作,企業營收占比達50%,客戶數約2.5萬家。以愛上新鮮為例,透過與LaLamove合作推出雙北三小時到貨,訂單增加約1.5~2倍。

丁彥宇表示,未來將持續鎖定中小企業發展,看好垂直電商、廣告與印刷、花藝等產業需求增加,同時正在優化「多點配送」的路線功能,像是有50包貨品,需派出3台車時,路線演算法如何更有效率,也不排除將營運範圍自雙北、桃園延伸至六都。

如同外送平台,共享物流服務也是少數在新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情下有「利多」的產業。搭上宅經濟順風車,路,有機會能走得更穩、更遠。

LaLamove小檔案

台灣市場負責人:丁彥宇
註冊司機:4萬人
營收來源:企業、個人客戶各5成
企業客戶數:2.5萬家
成績:2019年訂單量成長70%

責任編輯:陳映璇

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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