回收餐盒風潮興起!2021年外送市場3大創新趨勢是什麼?
回收餐盒風潮興起!2021年外送市場3大創新趨勢是什麼?

2020年在新冠肺炎疫情刺激之下,讓原本較為小眾的外送服務,成為許多人日常生活不可分割的一部分,特別是在歐美國家。而隨著這個消費習慣的扎根,外界預期,即使疫情過後,外送市場仍會持續活躍。

不過,點過食物外送的你,是否曾注意到,在每筆訂單交易下,那些累積起來的一次性容器正在製造大量的塑膠製包裝?換句話說,食物外送這項新興的商業模式已然成為新式的垃圾製造幫手。以美國來說,食物與包裝垃圾就佔了這個國家總體垃圾量的45%,將食物外帶成習慣的台灣,這個數字或許也相差不遠。

如果現在要打造一個減少食物包裝的食物外送服務,你會怎麼做?

FOOD DELIVERY
圖/ shutterstock

以回收桶回收、清潔可重複使用餐盒

位於美國加州舊金山的Dispatch Goods,試圖打造可重複使用的金屬製外送容器,其與位於舊金山辦公大樓附近的餐廳合作,讓商家以這些容器包裝外送食品;而這些每日叫外送午餐的消費者們,則可在食用完餐點後直接將餐盒丟進Dispatch Goods在每層樓設立的回收桶中。Dispatch Goods則會每日搜集、清洗這些餐盒,再發回餐廳夥伴們重複使用。

這樣的餐盒回收系統本來運作得不錯,但在疫情爆發、大多數員工開始在家上班後,Dispatch Goods被迫轉變。

現在,Dispatch Goods直接與Door Dash、Uber Eats等外送App合作,當消費者在結帳時選定「可回收餐盒」選項時,得支付小額額外費用來使用回收餐盒,用餐完畢後,消費者可將餐盒裝到可回收袋子中,再放到家門外。Dispatch Goods 的雇員將會巡視城市各街區,回收並清理餐盒,就跟街坊回收垃圾一樣的概念。

Dispatch Goods的出發概念雖然良好,但是回收食物容器的模式,仍然相當浪費人力與時間,而位於紐約市的DeliverZero則設計出一套更加方便的回收機制。

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利用外送員串接顧客與餐廳

DeliverZero秉持著與Dispatch Goods相同的理念,但他們的系統方法與Dispatch Goods不同。

與其尋求第三方外送App的合作,DeliverZero直接成立了自己的食物外送平台,服務一樣直覺簡單,但平台上所有的餐點都會被裝進其自製的可回收餐盒內外送。DeliverZero聲稱,這些塑膠製的外送盒將在使用超過1千次後才會被回收丟棄。

Instagram-DeliverZero
圖/ Instagram/DeliverZero

DeliverZero不會向用戶索取餐盒使用費,其設計出一套更加便利的回收機制:當消費者用餐完畢後,可在下次訂購DeliverZero點餐時,將空的餐盒還給外送員,這些受過訓練的外送員,則會將使用過的餐盒轉交給DeliverZero的餐廳夥伴,讓他們能夠清潔並供下筆訂單使用。

因為外送員無論如何都會到訪消費者與餐廳,使其作為轉交回收餐盒的中介,再合適不過,可在不增加額外處理流程的前提下,成功回收餐盒。

雖然不索取餐盒使用費,但每個用戶下訂單、用餐完後,都有6個星期的時間來遞回餐盒,除了遞給外送員以外,也可以直接送到DeliverZero餐廳夥伴手上,若其縣內消費者沒有繳回餐盒,DeliverZero將會依每個餐盒額外索取3.25美元(約100元台幣)的費用。另外,DeliverZero不會向餐廳額外索取餐盒使用費,而是依消費者在平台點的金額大小,收取交易費用。

自2019年底成立至今,DeliverZero的餐廳夥伴從5家擴展到超過100家。並預計繼續將服務擴展到荷蘭的阿姆斯特丹,以及美國第三大城市芝加哥。

DeliverZero founders Adam Farbiarz, Lauren Sweeney
圖/ DeliverZero官網

DeliverZero共同創辦人Adam Farbiar表示,起初他們認為這是個只有少部分人關心的利基市場,但他們的成功已經證明事實並非如此,「這是一個全球性問題,即使是普通消費者也會意識到,一次性的包裝盒只被使用40分鐘就被丟進垃圾桶,一點也不合理。」

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2021更多外送趨勢!

圖3-Yandex在俄羅斯合併Uber-Eats服務,發展餐飲外送服務Yandex.Eats。圖片來
圖/ Yandex官網

在新的一年,隨著食物外送成為日常,食物包裝以及服務附帶的垃圾量,會持續成為市場討論與創新的重點之一。除此之外,2021年的食物外送市場還有更多不該錯過的趨勢與發展:

  • 消費者期許更好的服務體驗: 食物外送不再是初步起家的市場範疇,發展至今,大多數消費者也已經體驗過這項服務,不免會開始與其他更成熟的服務比較,甚至也會期許外送服務提供更佳的服務品質。舉例來說,快速、餐廳夥伴、態度、流暢度等。
  • 小規模服務贏得一片天下: 傳統來說,擁有更加完善的物流系統公司,能提供更完善的外送服務,然而,在2021年,中小規模的企業更可能發展出他們自己的物流系統,期許個人化、獨特性的消費者,也會更可能偏向中小規模的購買選擇。例如,當App與外送時間追蹤等技術普及,許多餐廳們也偏向開發自己的外送與外帶App,不僅更接近自己的顧客、也能更加掌握食物從製作到送到顧客口中的時間與品質。
  • 自動外送等新興科技需求增加: 無人機、自動駕駛車輛等新興科技作為外送載具的市場,會繼續發展,但礙於科技完成度挑戰、政府法規等障礙,要真正實現自動外送的時機,尚未到來;然而,創新的外送方式仍會繼續出現,如社區的儲存箱取代家戶外送、裝有溫度感應器的連線智慧外送盒等,依照食物種類、範圍等條件,只要找到最適合自己的外送方式,就能同時滿足業主與消費者。

2021年,食物外送的總量預計會持續增加,畢竟,當消費者已經習慣每週點2次食物外送,當服務方利用一點心理因素與行銷方案,他們一週點3次、4次等可能性也隨之增加。而當外送的市場愈來愈大,如雲端廚房、餐廳顧客忠誠方案等,也會繼續發展,讓這個市場愈來愈朝向數據個人化、獨特化、體驗至上的方向發展。

本文授權轉載自:FC未來商務

責任編輯:郭昱彣

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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。

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