結束北漂返鄉接家業,一間肉圓小店要如何用AI經營?
結束北漂返鄉接家業,一間肉圓小店要如何用AI經營?

我的朋友德希從大學畢業後就留在台北上班,身為獨子的他,近日決定回中部家鄉,繼承家裡的肉圓店,是一間位在傳統市場裡的店舖。

「AI的發展是世界趨勢,雖然已經喊得震天響,但目前市面上仍沒看見任何殺手級的應用,這表示所有人都距離起跑點還不遠,若不把握時間先布局,等到以後真的有領先者出現了才要開始導入,落後族群只會更難追上。領先者跑在領先的前端壟斷資源與主導市場、建立護城河機制、不斷持續壯大,而後進者除非能快速縮短距離,否則將陷入被迫大量投入,卻只能低度回收、甚至是無法回收的困境......」

商管科系畢業的德希顯得既興奮又惶恐,對於回來接掌家裡的生意,他的確曾有過一番掙扎,不過既然已經下定決心,當然勢必要有一番作為。

我們坐在店裡閒聊,德希的父親端上來一碗肉圓、乾麵跟貢丸湯,並且很熱絡地與我寒暄,他說記得我小時候來他們家玩的事情。看著德希的父親滿頭白髮,佝僂的身形與我兒時對他的印象已經不太能重疊,我似乎可以理解德希放棄北部的生活,回來老家的心情了。

中小企業對於AI的認知

餐飲服務與零售是大眾最常接觸到的服務業型態,根據經濟部中小企業處統計,這類型的服務業在台灣約有87萬5千家,其中98%是中小型業者,而透過中國生產力中心(myMKC.com)對業者的訪談,這些業者在面對未來的數位情境有以下特徵:

  • 認為AI、IOT這些新科技離自己還很遙遠,企業暫時用不到。
  • 知道未來新科技會成為潮流,卻不知如何參與。
  • 沒錢、沒資源,不敢做太高風險的投資。

換言之,中小企業普遍對AI的認知是,這是一門高深技術,難以導入,建置成本又非常昂貴,而且其實不清楚該拿AI來做什麼,又或者是不知道AI可以帶來什麼好處。另外,時間並不緊迫,反正沒有AI也可以照常運作。

事實上,隨著租金與工資的成本上漲,還有人口老化導致勞動力萎縮,長遠來看,對勞力密集產業只會愈來愈不利,尤其餐飲業屬於高度勞力密集的工作型態,更是首當其衝。

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因此,在北部大企業上班多年的德希,他很明瞭當今科技早已不同以往,即使是規模不大的家庭式餐飲店面,也應抓緊時機,與時俱進,藉由「數位轉型」的改造,升級與優化原來的傳統經營方式。

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對於勞力密集的餐飲業來說,導入AI自動化已是勢在必行的未來趨勢。
圖/ Volodymyr Goinyk via shutterstock

數位轉型≠翻天覆地的浩大工程

「對於在這家小吃店導入AI,你的想法是什麼?把店面重新裝潢,讓機器人幫客人點餐?還是讓機器人煮麵?」我笑著問德希。

「即使重新裝潢,我也還是希望能保有像現在這樣富有人情味的店面樣貌,我也想要盡量維持跟客人親切的互動。具體來說,我並不清楚該改變什麼,我只是覺得必須要做點關於數位轉型的改善,否則就會落後時代潮流。」德希有些憂心忡忡。

其實除非是想要擴大規模營業,或展開連鎖店的擴張,否則我認為是不需要把事情想得太過複雜跟困難,對於被動應對的策略,在此提出以下2點分析:

(1)不需要導入智慧商店

現在市場上流行導入智慧商店的解決方案,主要就是人流統計、來客分析、幫助業者如何進行商品的陳列擺放,可以更吸引目標消費者的目光,以及透過消費族群的預估來決定商品進貨數量、進而達成樽節庫存成本。

以上主要是針對零售業,若就德希家裡的肉圓店來看,會進來光顧的消費者就是已經想要吃才會進來的,理論上不會沒事走進來逛一逛就離開;至於像是肉圓要準備多少數量的這類備料問題,經營者營運一段時間,大致上心裡就會有個底,畢竟肉圓都是自己手工生產的;而來客流量統計的狀況亦同,主要就是集中在用餐時段。

(2)引入機器人的原則

因為想保存店面現有的風貌,所以如果放置一個點餐機器人,不僅會很突兀,風格也十分衝突,反而會降低消費者光顧的意願跟好感度,建議這部分還是以改善點餐流程與店內的擺設動線為優先。

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至於是否使用機器人做餐,主要還是先評估勞動力成本,在可允許條件下,盡量維持人工煮餐為佳,畢竟會來這種店消費的顧客所期待能吃到的食物,應該不會是像速食店那種用自動化設備生產出來的餐點。

AI並不是只有機器人而已

一般人提到AI,直覺會聯想到強大的電腦,可以自動駕駛汽車、運作無人商店或是執行影像辨識,其實更廣泛的AI還包括大數據與網路雲端,數位轉型更著重的,是善用這些應用所提供的服務。以此基礎,在積極作為的策略上,有以下4點建議:

(1)升級店內的監視器

改裝具有熱成像技術的攝影機,除了仍具有原先的治安功能之外,並新增溫度監控功能,預防廚房過高溫度可能導致爆炸火災,對於工安環境提供更好的防護。

(2)加入外送平台

現在的生活型態改變,許多人不喜歡出門覓食、年輕人不喜歡打電話,取而代之的是以App進行消費購物。加入外送平台的主要好處就是把自己放在一個眾所周知的通路上,藉由平台增加曝光率、增加客源。

要注意的是,利用外送平台送餐,店家需要支付一筆外送成本,這部分需要詳加斟酌,或是參考後來興起的月包制外送服務,就是店家與特定廠商簽約,每個月支付固定金額,但可以無限次數配送,等於是一種吃到飽的概念。

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註:Deliveroo已經在2020年4月退出台灣
圖/ 經營開店夠Smart(2018年12月)

(3)支援行動支付

同樣是因應科技帶來的生活型態轉變,現代人出門可以不帶皮包,但是絕對不能不帶手機,而且行動支付能夠大幅減少付現找零的麻煩,增進消費體驗的便利性,提高消費者來店消費意願。

行動支付也需要與後端平台進行手續費拆帳,大約是2%~3%以內,然而普及使用行動支付不只是未來的消費趨勢,也是政府當前大力推廣的金融政策,就長期來看,是相當值得投資的舉措。

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圖/ 快一點智慧餐飲零售平台(2019年12月)

(4)經營社群媒體

不管是經營臉書粉專,還是拍攝與顧客互動的短片並上傳到社群媒體平台上,都是數位轉型的過程中可以盡量去嘗試的行銷手法,藉由網路無遠弗屆的力量,讓這家店可以更容易的被搜尋到、以及更低成本的被更多人所認識、更簡易並清楚的看見你所做的美食。

回歸「最好的服務」

我們都會很懷念像是古早味豆花、童年時代的零嘴等等這一類已經消逝的小吃,時代的巨輪不停往前滾動,在我們的內心深處,卻始終對於回憶中的事物懷抱著無法言喻的情感。在保存這家店的特色與引進數位科技的改變之間,我能夠理解德希內心的徬徨以及猶疑徘徊。

不論科技再發達,就算是一日千里的AI,最終極的目標都是為了服務人類,AI不僅僅只是取代人力的自動化機器人,早已充斥在我們日常生活裡的各種數據和雲端服務也全是AI,這些服務可以讓我們的工作更有效率、節省更多時間、甚至挖出更多商機、賺到更多錢。

不管是真人還是AI,其實最好的服務都是必須讓顧客覺得,「你怎麼能夠這麼了解我」,以這樣的信念做為經營的出發點,就能成功找到轉型改變的平衡點。

【參考資料】
AI時代中的中小型餐飲服務業生存之道
AI必須讓你賺到錢,否則都只是畫大餅

責任編輯:陳建鈞

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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