欣葉撤出101、疫情下營收一度掉50%, 集團如何靠3大策略走出陰霾?
欣葉撤出101、疫情下營收一度掉50%, 集團如何靠3大策略走出陰霾?

今年2月,欣葉食藝軒宣布撤出台北101大樓,外界揣測是受到疫情影響收入。邁入7月的「後疫情時代」,欣葉國際餐飲集團總經理特助孫世光首度吐露這半年來的經營變動,「欣葉食藝軒是全台唯一有高樓景觀的台菜餐廳,單店年營收約2億元,成績還算不錯,熄燈原因只是租約談不攏,與疫情無關。」

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圖/ Jack Hong via shutterstock

但話鋒一轉,他不諱言,疫情確實衝擊各大餐飲集團,鮮少有人能倖免,「根本沒客人敢上門,集團營收和去年21億相比,最慘的時候掉了50%。」對於欣葉管理層來說,這是一場危機管理課,每天都得開會思考,到底要怎麼做,才能解決短期的燃眉之急,同時也必須想出長期的因應之道。

策略一:確保發的出薪資,「絕不裁員」穩定士氣

孫世光說,集團第一時間向所有員工喊話,疫情再慘,也絕不會裁員、放無薪假,這些管理方式,目的都是要穩定軍心,撐住再說。

但實際上,公司該怎麼確保現金流、發得出薪資?在疫情爆發的第一波,他們就盤點現金流,重新調整年度預算,欣葉集團每個月的員工薪資支出約是5,500萬元,「當時最壞的打算是4個月都沒有營收,所以要調度2億多。」

為此,欣葉決定向中央申請紓困貸款,人資、財務等單位得各司其職,有的蒐集訊息、有的計算報表。經濟部開第一次說明會,他們就加入、準備資料。

策略二:各品牌都推便當,讓員工有事做

在疫情發展還不明朗時,欣葉高層的想法是,至少要讓員工有事情做。

首先,集團旗下的欣葉日本料理、欣葉台菜等2個主力品牌,以及近年以合資方式引進的金爸爸、唐點小聚、蟹舞等,都推出自家的便當。孫世光解釋,廚師在既有的廚房做便當,同時要在內場擺盤、打菜,其實會影響出餐動線,在人力配置上是一大考驗,但即使吃力不討好,還是得做,要不然員工會沒有工作動能。

另一方面,欣葉平常客單價在800~1,000元左右,用料、成本絕非一般,就算賣了120~130元的便當,內容也和普通便當店不同,「老實說做便當,我們沒賺到錢。」但為了讓員工動起來,管理層評估,只要便當的食材費用、人力、包材等總成本不超過80%,就決定執行。

欣葉便當
圖/ 欣葉日本料理facebook

除了推新品接近客戶,在既有的門店管理也不放鬆。不管客人願不願意來,店員都要每天量3次體溫、體溫寫在名牌上、餐桌每2小時消毒一次。當客人願意上門,防疫需求也須所有員工一起把關。例如,欣葉旗下的日式料理是自助餐吧檯,休息的廚師就當起「糾察隊」,看排隊的顧客是否有戴口罩、保持社交動線,「你說有沒有顧客抱怨很麻煩,當然有,但沒辦法,安全第一。」

在這個特殊時期,欣葉讓店長先放下「店鋪利潤率」,只要處理開店、出餐、貨款就好,單店是否賺錢,在疫情期間不會被放大檢視。換言之,如果租金、人事成本較高,造成單店獲利表現遜於其他分店,全由總公司承擔。

策略3:拜訪里長、員工親友打折,老招的行銷還是有效

欣葉面對疫情的第三大策略,是徹底重頭思考行銷手法。其中,最土法煉鋼的招式是「拜訪里長」。「因為里長手上有預算,他可以辦一些活動。」孫世光表示,這招馬上見效,平均每間店每月有1,000人次是靠里長引進門,占比約8%。至於在科技重鎮的店面,店長則會改拜訪大公司的福委會,這種「你以後打電話給我,我一定給你優惠」的老套行銷,其實還是很有用。

另外,欣葉把行銷焦點放回員工身上,集團所有人只要提供自己的員工編號給親友到店用餐,都能打折優惠。孫世光說,這個消息在Facebook、IG等社群媒體上很快渲染出去,不花大錢就達成宣傳效益,共計帶來3,200筆來客數。

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圖/ Shutterstock

最後,欣葉還成立自家車隊,主打客製化服務。目前,欣葉外送主要與Uber Eats合作,但經過決策層激辯,最終推出10輛自家車隊,主要負責欣葉台菜外送業務,打算建立一套「平時做服務,疫情做業務」的模式。

欣葉已經成立超過40年,養出一批老客人,常常會接到類似的電話:老先生點了一碗粥,說等等走到店門口外帶;老太太打電話來,點一顆刈包,想要使用外送服務。成立自家車隊的好處是,他們可以多問對方一點,像是「您家裡還有幾位成員,需不需要我們幫你配一組套餐?」

經過這一連串的改變,欣葉日式料理及其他合資品牌的6月營收,大都已回到疫情前水準,欣葉台菜則回升70%,「觀光客、商務客還沒回來。」孫世光說,在後疫情時代,餐飲業的仗還沒打完,會持續想更多策略,例如推出快閃店、新品牌,做好長期抗戰。

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責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:經理人月刊

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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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