【圖解】cama與路易莎同步公開發行,店數卻只有對手4分之一,如何靠「鐵粉」取勝?
【圖解】cama與路易莎同步公開發行,店數卻只有對手4分之一,如何靠「鐵粉」取勝?
2021.02.05 | 新零售

近期,台灣連鎖咖啡市場十分熱鬧,除了路易莎咖啡正式公開發行之外,其實在同一時間,cama café(咖碼咖啡)也正式啟動IPO計畫。

儘管公開發行啟動的時間一致,但其實cama與路易莎的經營策略有很大的差異。打開兩家的公開說明書之後會發現,路易莎著重於分店數多、高市佔率,以及大規模經營6間中央廚房,集中烘豆、研發生產餐點。

相較之下,cama更強調自家的烘豆專業與職人性格。像是在每一間cama門市,都能看見店員手工挑豆,並使用小型烘豆機現場烘豆,就是cama最重要的品牌特色。另外,cama也常將自家的咖啡豆送去參賽,多次獲得義大利 IIAC、美國 Coffee Review 和澳洲 AICA 三大國際評鑑的肯定。

這樣的特色,讓cama培養了一批忠誠度超高的鐵粉,成為cama未來公開發行面對資本市場時的重要利基。以下用一張圖表來解析cama的成長關鍵數字。

會員忠誠度比星巴克更高!訂閱制帶動電商成長5倍

回顧2018年,路易莎與cama咖啡剛開始經營自家會員時,路易莎咖啡的會員貢獻度約3成,台灣星巴克約5成,這時cama就已經打下會員貢獻度5.7成的好成績。如今,cama會員數成長至36萬,會員貢獻更進一步達到6成,至今仍然是台灣連鎖咖啡業者中最高的貢獻率。

也由於看好會員忠誠度帶來的商機,cama在2020年7月鎖定「咖啡豆」、「濾掛咖啡」這兩大品項,重新開發商品,推出了「訂閱制」服務,進攻咖啡老饕市場。像是其中的「精品訂閱」每月會搭配不同的主題企劃,提供2包不同風味的精品咖啡豆。「小資訂閱」則是可以選擇想要訂購的咖啡豆風味,每月配送1~3包不等。

「現在消費者期待更了解咖啡,甚至變成業餘玩家,會在假日手沖咖啡享受儀式感,所以我們很看好咖啡豆這塊市場,」cama品牌行銷處協理許淑君表示。訂閱制服務推出後,也帶動cama官網電商銷售的成長幅度達4~5倍。

咖碼咖啡公開說明書中透露,在透過會員制蒐集消費資訊之後,未來將規劃導入人工智慧(AI)數據分析系統,完整掌握消費者360度購物足跡,透過完整消費數據做更精準行銷。將持續因應消費模式及科技變化的趨勢,調整公司相關策略。

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cama café創辦人何炳霖表示,提升分店數是未來的重要發展方向。
圖/ 周書羽攝影

大坪數、賣餐點,亮點門市二代店型讓業績翻倍

比起台灣星巴克、路易莎、85度C大約都有約500間分店數,cama僅有134間,規模大約僅有4分之1。不過,持續展店依然是cama努力的方向。在2020年7月,cama café創辦人何炳霖在接受《數位時代》專訪時曾提到,目標在2020年下半再展30間店,將分店數推上150間。如今,134間分店的成績雖然不如預期,但是二代「亮點門市」的展店卻已翻倍。展望未來,持續推廣亮點門市加盟方案依然是cama展店的重要方向。

從2003年cama創立開始,就將自身定位為「外帶特色店型」,鎖定外帶、外送市場,以佔地10坪左右的「經典門市」為主,也很少有內用座位,並且多選擇在商業區開店。這樣的店型設定,讓cama的分店有50%以上都集中在雙北地區。

「中南部有些地方,就是需要比較大的空間休憩,」許淑君說。為了要深入以往cama沒有展店的區域,推出偏大的店型成為必然要走的路。因此,在2020年3月cama推出了20坪以上的「亮點門市」並且開始嘗試提供餐點。在餐食的挹注下,單店業績增幅最高達2倍。而更高的營業表現,亦吸引了中、南台灣加盟主洽詢提高3倍。在去年7月,全台有15間亮點門市,到今年1月亮點門市已擴大到43間。

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圖/ 攝影/侯俊偉 © Shopping Design

營業數據比一比,路易莎獲利優於cama

cama café的前身「咖馬風味館」在2003年創立,到了2006年則正式成立cama café品牌,比創立於2006年的路易莎咖啡起步更早。但到了今天,路易莎咖啡的分店數已衝破500間,反觀cama截至今年1月,分店數僅有134間。規模相較之下「精緻」許多。

再看到對於食品廠的投資,路易莎經營了一座烘豆廠、兩座烘焙廠、兩座餐食廠以及一座麵包廠。相較之下,咖碼的投入顯然保守許多,僅有一座迴龍廠,用來生產咖啡豆產品、濾掛式咖啡包。

延伸閱讀:【圖解】一張圖看懂路易莎公開說明書,500分店數擊敗星巴克登冠,背後秘密是什麼?

在2020年,cama累積營收達4.7億元,比2019年同期的3.2億元成長了46.81%。路易莎咖啡則在2020年累積營收達19億元,比2019年同期的15億元成長30.75%。

整體而言,就分店數、營業額來看,路易莎大約就是cama的4倍規模,毛利率也不相上下。但以2019年的營業利益率看來,cama的4.86%遠低於路易莎的10.76%。造成這樣差異的主要原因就在於推銷費用,路易莎2019年的推銷費用僅佔營收24%,但cama卻佔比36%。儘管兩間的營業費用認列項目略有差異,整體看來,路易莎的營運獲利狀況依然略優於cama。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #餐飲產業
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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