受疫情影響IPO延後!cama小店風格轉彎,加開30間新店型要如何助業績向上衝?
受疫情影響IPO延後!cama小店風格轉彎,加開30間新店型要如何助業績向上衝?

連鎖咖啡業者cama café(咖碼咖啡)已成立將近15個年頭,雖然比起星巴克、路易莎400間以上的分店數,cama全台僅有120間,但秉持著門市現烘咖啡豆的特色,依然培養了31萬忠誠會員,更達到年營收7億的好成績,且營收中有高達6成來自會員貢獻,鐵粉的黏著度甚至比星巴克更高。

在去年初,cama宣布啟動IPO計畫,預估2019年底將展店至160間。不過,回顧今年初,受到新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情影響,儘管cama的門市多以外帶客為主,營業額依然受到10%左右的影響。

營業額掉了10%,乍聽之下也許不算多,不過cama也投入了比以往更多的成本發起更多活動去維持業績。cama café創辦人何炳霖不諱言,「疫情影響到部署、進展,許多會議無法正常進行,像是IPO這些事情是橫跨很多公司的。」因此,原訂今年底的IPO計畫,將延後至明年才能上路。

談到今年的目標,「主要還是以展店為主,」何炳霖這樣說。

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何炳霖指出,今年cama的主要目標是大力展店,期盼年底增加30間店點。
圖/ 周書羽攝影

延伸閱讀:Cama背靠31萬會員,一口氣上線三種訂閱方案,為什麼選擇搶攻手沖市場?

堅持門市現烘,展店速度受限?cama:教育訓練就是比別人久

不同於目前的連鎖咖啡業者,多半是在中央工廠統一烘焙、控管咖啡豆,在每一間cama門市,都能看見店員手工挑豆,並使用小型烘豆機現場烘豆,是cama最重要的品牌特色。

何炳霖擁有CQI咖啡評鑒杯測師以及SCA認證烘焙師、認證講師以及義式咖啡師的執照。本身就是一位咖啡專家的他,對於咖啡豆的品質非常執著。

從生豆採購、挑豆、烘豆到沖煮技術,「要成就一杯好咖啡,都是環環相扣的。」何炳霖回憶,在cama創業初期,曾遇到代工廠混進20%不合cama要求的咖啡豆,「我選擇整袋換掉,那時損失100多萬。」

另外,堅持門市挑豆,也是一項龐大的成本。「我們今天挑出來的豆子,就算只有2~3%,但這些都是全部丟掉,沒有辦法再用,長期累積下來的成本也是很可怕的事情。」不過,這些堅持,都是因為對何炳霖來說,若是沒有嚴格把關生豆品質,後續製程再精緻也無法沖出一杯符合cama要求的咖啡。

正因如此,cama對於加盟主的要求也相當高,必須要通過杯測、烘豆、手沖、拉花四項認證,教育訓練時間長達3個月。

「我們有努力在展店,但我們的速度就是比不上競品,光是教育訓練就卡在那裡,時間就是久。」堅持咖啡豆在第一線門市新鮮現烘,提高了教育訓練的門檻,這也成為cama在展店上的最大挑戰。

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在今年3月cama推出了20坪以上的「亮點門市」並且開始嘗試提供餐點。
圖/ cama café

3月推出「亮點門市」,坪數、業績都翻倍

從去年9月到現在,cama的分店數都是120間左右,與去年初喊出的160間目標顯然還有很大的差距。但是其實cama在今年上半已開始悄悄調整體質。關掉成效不好的店面,同時推出「亮點門市」店型。

以往,cama以「經典門市」店型為主,10坪左右的小坪數,並且多選擇在商業區開店,以外帶客為主。這樣的店型設定,讓cama的分店有50%以上都集中在雙北地區。該如何進攻中、南台灣商圈?這成為cama未來展店方向的重要思考重點。

「中南部有些地方,就是需要比較大的空間休憩,」cama café品牌行銷處協理許淑君說。「住商混合商圈也有非常高的潛力,只是它適合有一些餐飲、座位。」為了要深入以往cama沒有展店的區域,推出偏大的店型成為必然要走的路。

因此,在今年3月cama推出了20坪以上的「亮點門市」並且開始嘗試提供餐點。「亮點門市」計畫一上線就交出很棒的成績,餐食的挹注下,單店業績增幅最高達2倍。而更高的營業表現,亦吸引了中、南台灣加盟主洽詢提高3倍。目前,在全台已有15間亮點門市。

在去年9月,路易莎咖啡創辦人兼董事長黃銘賢在接受《數位時代》專訪時,也曾提到,「融合餐與飲,才是生活。」能夠快速展店的關鍵,也與路易莎開始販售輕食早餐品項有關。可以想見,融合餐點的經營方式,是台灣咖啡連鎖業者有志一同的發展方向。

展望未來的展店方針,何炳霖指出,目標在今年再展店30間,而且「經典門市」與「亮點門市」將同時存在,依照不同商圈的特性來決定開設的店型。「以前的小型店,還是很多人想要這麼開,那也是最代表cama的店型。」

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #餐飲產業
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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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