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

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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?」

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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。

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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。

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圖/ 摩斯漢堡Facebook粉絲團

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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

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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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