打造餐飲業熟客名單,OMO模式要如何當「神隊友」?
打造餐飲業熟客名單,OMO模式要如何當「神隊友」?

2020年在疫情影響及外送平台的推波助瀾下,一向仰賴實體店面的餐飲業,陸續延伸出第二戰場:餐飲外送,以及第三戰場:在各大量販通路及電商銷售的即時料理包,而最近也開啟了第四戰場:雲端廚房。有資本跨足不同戰場的餐飲集團不在少數,但有底氣在每個戰場都能一招制勝的,就必須靠CRM會員數據的力量了。

王品瘋美食App記者會
圖/ 賀大新攝影

延伸閱讀:【專訪】花6千萬砍掉重練,衝出台灣最大餐飲會員App!王品8年前失敗,這次還想做什麼?

因此今年以來,王品集團、瓦城泰統集團、六角國際集團、頂呱呱集團、乾杯集團、欣葉國際餐飲集團、麥味登等都陸續推出屬於自己的餐飲集團會員制度,有些自建會員APP,有些透過Line的集客力,風起雲湧的情景就如同幾年前OMO(Online-Merge-Offline)席捲零售業一樣。

可惜的是,目前大部分的規劃都只先滿足基本的訂位及取餐需求,以及利用積點及優惠券做Loyalty program(忠誠度計畫),頂呱呱集團的阿勇角色與跨界聯名合作算是比較超前已經用到Gamification(遊戲化行銷)的會員設計來提升黏著度,所以相信後續各餐飲集團應該都會發展出更多有趣又有獨特性的會員制度。那麼讓我們來模擬一下,CRM會員數據怎麼樣可以讓餐飲業變得更性感。

熟客的行為樣貌

很多餐飲老闆聽到CRM以及後續的消費者行為分析,通常第一個反應就是:我們過去根本沒有留下資料,累積數據需要時間。但是親愛的,我們是要做熟客的會員輪廓,而不是要建置一個龐大又無用的會員資料庫,堆滿了不再來的客人資料。台灣早餐店的阿姨就是一個最好的例子,當你還在排隊隊伍中時,阿姨看到你就吆喝著:「帥哥,今天一樣蘿蔔糕加蛋,不加醬油 ,還有兩個豬排三明治不加番茄醬,及三杯豆漿不加糖嗎?」

shutterstock_man_eat_lunch.jpg
圖/ shutterstock

我們的CRM會員行為樣貌其實要記錄的是:『付費者是家中成年男性約莫35歲,上班族、已經來過一次以上,多半在7:20到達店內、家中可能有三個成員,口味清淡、屬於重視健康的族群』,對於熟客,等同零售業的Active Member(活躍用戶),這是我們最重視的一群人, 他們的購買動機、家庭組成、偏好與預算 都是餐飲品牌掌握會員行為樣貌的重要依據,但對於過路客、首次來訪(New New Member)或是很久沒來的顧客(Sleep Member),阿姨應該都是制式的招呼法:「美女,今天吃什麼?」。

因此,這樣堆疊出來的餐飲品牌會員行為樣貌,可以幫助你更精準的針對目標客群投放廣告或選擇商圈,甚至是刪增菜色、調整口味,同時透過主要付費者的手機號碼串連店內訂位系統及服務人員的現場觀察。如果還能串接外送平台及在其它通路購買即時料理包的頻率與口味,越完整跨通路的資訊都能幫助你越瞭解顧客的家庭組成、生活型態、口味偏好,外出及在家用餐的時段與頻率等等的行為樣貌。

擁有熟客的行為樣貌才是建制CRM的重點,尤其所謂的熟客在2020年跨通路的情景下變得更為廣泛,可能是每月來店超過兩次的,可能是有來過店內,又有點過我們的外送餐點的,甚至說不定是曾經在網路上關注過我們的,都可以是熟客的定義。

寵愛顧客,給顧客一個回來的理由

每一個企業的資源都是有限的,所以定義出熟客,是為了讓我們能夠更專注的經營會員品牌忠誠度,但這個忠誠度來自於無微不至的細膩服務,這之中的佼佼者,大家都會提起海底撈。

延伸閱讀:把握危機聲明4要素!重看「老鼠門」事件,海底撈這麼做迅速拿回公關主動權

雖然海底撈的貼心案例不勝枚舉,但除了透過現場人員的充分被授權及良好教育訓練外,CRM系統可以幫助你的方式也有很多,例如智慧推薦點菜,當你已經完整掌握熟客的口味時,其實系統可以預先做好菜色搭配推薦,像是某某家庭不吃辣、一定要點青菜、有一個學齡前兒童,所以可以先送一個減醣布丁等。

這些智慧推薦都可以讓顧客省心又驚喜,甚至是有新的菜色時,如果是符合這家人口味的,系統都可以直接授權現場人員贈送,創造更多的連結與新鮮感。同時,來店的客人可以給予外送的特殊優惠,當客人使用此優惠訂購外送餐盒,我們還可以貼心的寫上小卡片謝謝他的多次支持,甚至再送上即時料理包,如此一層又一層,運用數據的洞察力寵壞你的顧客,那麼不管餐飲市場板塊再怎麼移動,消費者對你都會有品牌忠誠度。

創造更多給顧客的價值

零售業非常善於積點,消費100元可累積1點,然後100點可能可以兌換50元的贈品,這樣的積點制度其實非常的企業導向,是為了透過點數兌換,讓顧客能夠再回來賣場,這個制度考驗的是贈品吸引力,更考驗的是顧客對你的品牌忠誠度。

餐飲業也可以做積點,但你要先思考你的餐點是屬於高頻次還是低頻次,這思維的關鍵是零售業常考量的: 連帶率 。上述的積點制度在零售業會成功的原因,是因為零售賣場內有許多低價高頻次商品,所以只要顧客回店,就有機會創造商品連帶率,所以餐飲業如果要做積點,一定要考量到低價高頻與高價低頻商品的搭配,例如頂呱呱有350元以上的餐點,也有50元以下的飲料或小點心。我誠摯建議可以改 從挖掘顧客的喜好出發,再透過生態系連結,想想可以為顧客創造什麼額外價值。

摩斯漢堡.jpg
圖/ 摩斯漢堡Facebook粉絲團

延伸閱讀:天仁茗茶、摩斯、饗食都加入!31家連鎖品牌推集點優惠大平台,力拚離開「加護病房」

假設有些顧客在餐廳用餐時都會點上一杯啤酒,而這樣的顧客佔會員比例還不低,那麼為什麼不考慮邀請一個精釀啤酒品牌跟你一起辦一個餐酒宴,而且你已經有精確的顧客名單了呀!透過這種異業結盟的方式,不僅可以增加新鮮感,也能創造行銷話題,更重要的是,對顧客來說,這是用錢也買不到的價值。

甚至,如果你知道顧客是為了歡慶節慶而在店內聚餐,那麼一張拍立得或是寫著名字的蛋糕都可以為顧客創造額外的價值,當這些細節有被記錄回CRM 系統,明年接近此時,甚至你可以再度寄出照片提醒顧客「我們曾經一起共同創造的回憶」。甚至是百貨商場的年度封館概念也可以用在餐飲業的超級VIP,設計一個獨一無二屬於貴賓的美食盛宴,在預先都已經知道熟客的口味下,精心安排一個無菜單的餐酒體驗,相信都能讓顧客愛上品牌。

零售業OMO基本的「人、貨、場」,如果套到餐飲業,那應該就是「所有歷程紀錄都是為了在最適當的時候、最合適的場景,提醒顧客一個美好的回憶可以跟餐飲品牌共同創造,這才是真正打動顧客,提升品牌忠誠度的關鍵」,歡迎餐飲業進入OMO的浪潮中,為更多的消費者創造完美的體驗。

責任編輯:文潔琳

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

往下滑看下一篇文章
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓