餐飲業正興起的革命運動:去平台化,最該掌握哪兩件事?
餐飲業正興起的革命運動:去平台化,最該掌握哪兩件事?

2020年,新冠肺炎疫情打亂了消費者的行為慣性,不能任意出門且需要減少在餐廳用餐的情況下,多年來僅靠實體跟消費者接觸的餐飲業首當其衝,台灣2020年餐飲業產值就衰退了340億。但在這巨變的一年,我們也觀察到一些抓住反轉機會的餐飲業者,並且紛紛在2021年第一季繳出漂亮的成績單,無獨有偶,這些逆境下的轉型,恰如多年前,實體零售業者被崛起的電商打到血流成河後開始掀起的新零售革命(雖然新零售一詞是由當時的電商巨頭:阿里巴巴、小米、京東喊出來的)。

延伸閱讀:打造餐飲業熟客名單,OMO模式要如何當「神隊友」?

1、重視消費數據

在先前的文章中,已闡述過多家餐飲業者紛紛投入會員制的規劃,並且設計相關的忠誠度獎勵機制來提昇會員的黏著度。

我幾年前就已經在零售業打通CRM與DMP,也就是 串連過去所有的購買記錄並連結會員的網路瀏覽軌跡,不再使用年齡、性別這種古板框架,而是利用數據標籤組合將會員的生活型態分群,挖掘並預測更多可能連會員都無法察覺的購買傾向 。譬如說:當Intel推出最新一代處理器,希望我能協助找到更多潛在消費者,除了以往透過有瀏覽紀錄的會員做re-targeting之外,我們察覺到最新一代處理器真正的目標客群是工程師及繪圖工作者,那麼我們要怎麼從購買記錄中發現哪些會員是工程師呢?

這就是CRM加DMP的強大之處,簡單說來,像是曾經購買過可旋轉螢幕的人,就很有可能是超宅工程師,或是某些特定品牌的高單價商品,例如B&O抗噪耳機,都是工程師的購買清單之一, 透過消費數據的累積並再加以模型探勘,這就是新零售的核心動力 。

如此靈活的消費數據探勘在頂尖的零售通路業者大概都是基本盤了,回到餐飲業,這一年我明確感受到不同的是美福集團。

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圖/ Bosavang via Shutterstock

首先,美福是利用Line當作會員登入的主要入口,打的是方便快速加入會員,並且簡單分出會員等級,基本上,會員制的基本元素跟架構都做的很到位。從消費者端來說,美福不太會有頻率過高的煩人訊息,經過多次驗證,我跟我朋友確實會收到美福不同的商品促銷訊息,我有收到滿額兌換的通知訊息,而我朋友收到肋眼牛排的優惠,根據資料,美福美國肋眼牛排的優惠,訊息開封率高達42%,核銷率佔會員數的4.5%,這在零售業來說都是相當優異的數據表現,顯見美福集團對於消費數據的使用已經抓到訣竅,而這只是開端。

能掌握消費數據,做到客戶購買行為預測,不僅可以大幅下降行銷費用,對於消費者來說,也是創造一種能讓會員更喜愛你的方式。

2、延伸至二樓商場

所謂的二樓商場在零售業講的就是電商。這一年來,有許多餐飲業者直接跨足電商賣起了自家餐廳的商品,像是六角國際集團的六角雲電商網站上可以買到段純貞牛肉麵、銀座杏子炸豬排等,添好運線上購物網站上可以買到添好運芋頭糕、了凡滷味組等。

讓我眼睛為之一亮的餐飲業電商,如美福集團的美福食集線上購物,除了動線(UI / UX)規劃良好,網站上面的商品描述都讓你感受到如同在賣場親切,譬如它會標示:新鮮全魚、輪切或魚片,熟成原料肉且可客製厚度,這都是很棒的店內體驗延伸,將美福的服務價值觀完整體現在一般說來比較沒溫度的電商上。

美福食集
美福集團的美福食集線上購物。
圖/ 截圖自美福食集線上購物

但當餐飲業跨足電商時,由於銷售的多半是冷凍商品,很快就會遇到目前在零售業都還在嘗試最佳顧客體驗的生鮮電商的最後一哩配送問題。生鮮電商的難度在於冷凍倉儲以及全程保冷並靠近消費者的物流體系,也由於目前的冷鏈物流單價偏高,所以餐飲業者如果只做店內品項的冷凍商品電商,恐怕消費者買單意願會偏低,這也是為什麼多數餐飲業者選擇將冷凍料理包上架至零售通路,像是全聯、家樂福都可以買到像是海底撈或太和殿的火鍋料理包。

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圖/ Shutterstock

延伸閱讀:一張圖看懂台灣零售未來戰場!生鮮電商銷售額飆21.5%,實體、線上玩家如何備戰?

但有一個讓我驚艷的是由乾杯集團推出的乾杯超市線上購物,除了銷售既有集團優勢的和牛燒肉組合,乾杯也推出了許多不需要用冷鏈物流的常溫商品來增加消費者購買意願,例如咖喱加熱包及燒肉醬,甚至推出了延伸品牌:乾杯汪汪,利用集團自身的採購優勢打造毛小孩的相關牛肉產品,有厚切牛舌、燉煮牛舌及牛舌肉條等,除了擴大族群觸及,同時也有效率的延伸至二樓甚至是三樓,這些策略操作,都能讓乾杯集團順利走向自有品牌自有通路的戰略部署。

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乾杯董事長平出莊司進攻頂級寵物品牌「乾杯汪汪」。
圖/ 盧廷羲 攝影

延伸閱讀:見識客人烤牛小排餵毛孩!乾杯首推牛舌寵物食品,董事長:我們打「全牛戰略」

這也是我看到下一波餐飲會發起的革命運動: 去平台化 。

零售業歷經多年實體與電商的相互拉鋸而發展出所謂的以自有品牌為出發點建構出來的OMO新零售策略,像是Nike跟IKEA都紛紛退出Amazon,拒絕再讓大型綜合電商平台收取上架費。Nike也開始離開百貨商場,開起獨立的街邊店,像是去年在紐約開幕的嶄新旗艦店,就是以服務體驗為主的Nike品牌店。

品牌商紛紛開啟D2C的旅程,D2C就是「 Direct to Consumer 」, 品牌方從產品研發到銷售的過程中,去除了經銷通路的角色,自己掌握消費數據,同時自己掌握銷售通路(不分線上線下),直接與有品牌忠誠度的會員溝通 。此外,也因為時代的演進,年輕世代更習慣於品牌指名度,不再倚賴平台。

有品牌有故事的餐廳其實天生就具備了消費者指名度,譬如說:在地食材的米其林餐廳,連續三年的中菜米其林餐廳,都是指名度的一種。在這樣的前提下,如果你也願意重視消費數據,我認為D2C是一個最適合你開始轉型全通路的方向,也就是 強化品牌價值,運用品牌價值主張收攏會員,同時善用會員消費數據打造產品及全銷售通路,進而滿足消費者對品牌的需求而累積品牌忠誠度 。

最近跟一個餐飲集團討論策略規劃,董事長甚至是以Costco的思維在佈局實體與電商通路,消費者必須支付訂閱月租費,換來的除了實體店中絕對物超所值的產品,還有延伸至電商上更多無法到現場的服務體驗,像是老人餐或兒童餐,都僅限於有加入實體的會員。聽起來很瘋狂,很排外,卻是一種非常瞭解自己品牌對消費者的價值所在而打造出來的D2C新浪潮。

責任編輯:文潔琳、陳建鈞

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關鍵字: #餐飲產業
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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