年投10億美元促「3D」升級!麥當勞拱門加速計畫,如何打敗速食業不景氣?
年投10億美元促「3D」升級!麥當勞拱門加速計畫,如何打敗速食業不景氣?

麥當勞,全球擁有近4萬間餐廳的連鎖速食之王。但,這間擅長經營實體店面的餐飲巨頭,卻在疫情期間靠著「數位管道」創造出全系統銷售(systemwide sales,涵蓋直營與加盟店整體銷售)100億美元的好成績。他們如何辦到的?

2017年,麥當勞前執行長史蒂夫.伊斯特布魯克(Steve Easterbrook)任內宣布「速度增長計畫」──以科技為基礎的餐飲體驗升級。期間強化了外送、App、自助服務機(Kiosk)服務,還以超過3億美元併購以色列新創公司Dynamic Yield,目標以AI打造一套個人化推薦引擎。

3年後回頭來看,科技幫助麥當勞成功在疫情期間止血,也是他們快速恢復業績的主因之一。他們設定了2022年再次迎向營業高峰的願景,科技,又將在其中扮演多少角色?

突如其來的線上直播會議

「今天起,我們正在偉大故事中邁向下一個重要篇章。未來能否成功,不僅與我們做了什麼有關,更重要的是,我們如何在全球近4萬間餐廳做好這些事。」  

2020年第3季財報之前,麥當勞不尋常地預告,將在例行電話會議後再加開一場線上直播投資人會議,外界對內容毫無頭緒,一度被認為與受疫情衝擊過大有關。

直到美國時間11月9日,答案揭曉,由麥當勞總裁兼執行長克里斯‧凱姆普欽斯基(Chris Kempczinski)親自領軍,財務長、行銷總監、餐廳總監等超過10位全球高階主管共同上陣,透過一張又一張的投影片,向外界宣示麥當勞的成長決心:將奠基於一個為期2年的「拱門加速」(Accelerating the Arches)計畫上。

「麥當勞今年依然很強勢,但疫情大規模流行後,讓兩件『事實』(truth)成為焦點;這兩件事顯示原有的戰略需要再被改進。」凱姆普欽斯基說。

麥當勞
在2020年第3季財報之前,麥當勞不尋常地預告,將在例行電話會議後再加開一場線上直播投資人會議,讓外界毫無頭緒。
圖/ Max Pixel

第一件事實與「需求」有關。 他指出,客戶在經過疫情後,將與過去有所不同:人們傾向更多外食、少到餐廳內用──無論是藉由免下車、外送還是其他無接觸取餐方式。以麥當勞的角度觀察,消費者的日常被疫情打斷了,人們不太吃早餐,選擇在午餐、晚餐時段選購更多食物。

第二件事實是人們對企業的期望更高了。 「消費者尋找能反映其價值觀的品牌,而企業品牌(B2B)與面向消費者品牌(B2C)之間的界限正在模糊。」

麥當勞認為,當消費者減少與人際互動,把更多時間用在電子設備上時,對於數位化體驗的期待將隨之提高,因此餐廳體驗也需要跟著改變,滿足這些不斷變化的需求。

「麥當勞正努力變得更積極,我相信我們有機會再改變。」凱姆普欽斯基在接受《財星》(Fortune)雜誌專訪時強調:「我們期待在這些面向成為贏家!」

拱門加速計畫有哪些內容?具體來說,可分成:行銷最大化(Maximize our Marketing)、專注核心(Commit to the Core),以及升級3D(Digital, Delivery and Drive Thru)。 前兩者不脫離麥當勞老本行──金色拱門內的食物,將把重心與資源放在高毛利的薯條、雞腿堡、牛肉堡等經典餐點上,鎖定包含咖啡在內的高價值品項推出新品。同時,推出更在地化、社群導向的行銷活動。

行銷最大化(Maximize our Marketing)

延續65年經典金色拱門形象,善用每年約40億的行銷經費,強化與社群溝通品牌、內容。

麥當勞與饒舌歌手崔維斯・史考特(Travis Scott)合作聯名套餐
與饒舌歌手崔維斯・史考特(Travis Scott)合作聯名套餐後,在各大社群平台累積290億次點擊。
圖/ 麥當勞官網
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圖/ 數位時代

專注核心(Commit to the Core)

經典還是最美。麥當勞核心市場的7成食物銷售收入來自大麥克、麥克雞塊、薯條等,未來持續推出以雞肉、牛肉為主的漢堡,並強化咖啡品牌、新增植物肉(McPlant)漢堡產品線。

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受到疫情影響,人們傾向更多外食、少到餐廳內用──無論是藉由免下車、外送還是其他無接觸取餐方式。
圖/ shutterstock

延伸閱讀:疫情反而是強心針!外送、自駕技術遍地開花,掀起IPO狂潮,矽谷要復活了嗎?

疫情後強復甦

拱門加速計畫最重要面向:3D

不過對這間2019年營收達210億美元(約5,925億元新台幣)的餐飲公司來說,科技,才是他們心中真正能起到「加速」作用的選項。

2017年,麥當勞推出速度增長計畫(Velocity Growth Plan),思考如何將麥當勞原有的優勢結合科技,其中最為外界討論的嘗試,要屬併購Dynamic Yield、Apprente兩間新創。

前者,是以能協助客戶判斷、提供個人化決策建議的演算法聞名;後者,是主打自然語言處理的新創團隊。如今看來,過往計畫替麥當勞在數位化進展成功打底,特別是疫情期間,以科技為主的「3D」面向,各自提供了重要的復甦力道。

例如在疫情期間,得來速(Drive Thru)的重要性大舉提高,6大主力市場(美國、加拿大、法國、英國、德國、澳洲)有70%業績由得來速貢獻。這歸功於麥當勞全球約65%的餐廳(約2萬家)、美國約1.4萬家餐廳中,有近95%的餐廳都有免下車服務。

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麥當勞於2017年併購AI新創Apprente,用這項技術,為顧客及員工創造個人化的體驗。
麥當勞是全球最大「免下車」餐飲品牌,在約4萬間餐廳中,有2.5萬間餐廳配有得來速車道。

未來,麥當勞將強化得來速優勢,包括提供「預接單」──無需人工確認點餐內容,由機器判斷後即可完成訂單;「快取」──當以網路訂餐的消費者快抵達餐廳時,系統會自動發出提醒。麥當勞希望顧客無論是從手機、得來速車道點餐,最終都只需要在取餐時與店員互動。

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麥當勞早在1975年推出讓顧客免下車的「得來速」服務。2020年,他們準備以科技再次升級,將推出聲控點餐、個人化推薦等服務。
圖/ shutterstock

延伸閱讀:麥當勞「得來速」點餐服務再升級,找來永遠不嫌累的AI機器人

另一方面,疫情讓麥當勞更加了解數位(digital)體驗對餐飲消費者的重要性。

麥當勞因此推出「MyMcDonald」計畫,不管客戶是在官網、App、外送平台、自助服務機甚至是得來速車道上點餐、支付或任何服務,公司都能購成功辨識其身份是否為同一人,並提供忠實顧客更好的餐點建議、優惠與回饋。

身為全球連鎖速食龍頭,麥當勞在超過100個國家販售餐點,日平均服務6,500萬人。

這套計畫會以美國先行,目標在2021年底前導入麥當勞6大營運市場。「我們每天接待6,500萬名顧客,大家應該可以想像他們與麥當勞之間會產生數以百萬計的互動。」麥當勞數位客戶體驗長露西.布蘭迪(Lucy Brady)表示。

外送(Delivery),更在疫情間成功緩解營業額損失。

麥當勞表示,過去3年內提供外送服務的餐廳擴大至2.8萬間,整體外送業績成長了2倍以上,而在過去6個月內,包含舊顧客、新客戶訂購的狀況都有明顯成長。

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麥當勞推出的「MyMcDonald」計畫,不管客戶在何種管道上點餐、支付,公司都能夠成功辨識其身份是否為同一人,並提供忠實顧客更好的餐點建議、優惠與回饋。
圖/ McDonalds
麥當勞2020年從數位管道帶來的全系統銷售達到100億美元,占其全球6大市場總銷售額2成。

「2020年第2季,是麥當勞歷史上最具挑戰的季度。」麥當勞財務長凱文·奧贊(Kevin Ozan)認為,儘管全球不同市場都在復甦的軌道上,但在新冠疫苗被廣範施打前,病毒的再起與終止仍然很難說,因此希望透過拱門加速計畫,確保未來幾年內的營運成果。

他強調,麥當勞接下來每年將投入10億美元的科技預算,看好2020年已達100億美元的「數位通路」全系統銷售能加速成長。

另一方面,麥當勞會投入23億美元預算展店、擴建。其中過半會用在得來速、數位化裝置改造,其餘則以新開出1,300家餐廳為目標,包含僅供外帶、外送的專門店。

以變應萬變

餐飲疫後大換腦:加速數位化

對數位化寄予厚望的餐飲巨擘並不止於麥當勞,像上市公司奇波雷墨西哥燒烤(Chipotle)也選在2020年11月於紐約州推出首間主打外帶、外送,取消內用區、櫃台的「數位餐廳」。

「隨著上一季度數位銷售額同比增加2倍,顯示消費者對數位化需求比以往任何時候都要高。」奇波雷數位長科特.顧能(Curt Garner)強調,餐飲業該更積極探索新方法,為客人提供更好體驗。

正如同沒有人可以預測疫情何時結束,餐飲業其實也無法確信壓寶科技就能換取成功。然而這群擅長洞悉顧客變化的業者相信,若跟著消費者腳步走,至少能看見曙光。

責任編輯:張庭銉

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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