彰化開宵夜時段、台南賣巧克力華堡...漢堡王行銷哲學:有趣、大膽、不怕錯
彰化開宵夜時段、台南賣巧克力華堡...漢堡王行銷哲學:有趣、大膽、不怕錯

速食業開分店,能有哪些花招?漢堡王不願只走老路,靠送折價券、買1送1吸引買氣,他們更想跟「在地人對話」。

今年4月1日,漢堡王彰化店盛大開幕,特別的是,排隊買氣從白天一路持續到深夜。原來,這是漢堡王全台第一次延長營業時間至晚上12點,還特別加開了限定「宵夜加肉」時段,只有在晚間9點之後上門才領得到4.4盎司的免費火烤牛肉排,

台灣漢堡王執行長黃耀忠_彰化開店
漢堡王在彰化展店時,於臉書社群和網友趣味互動,甚至製作紅布條等他來「吃爆」。該名網友也真的到現場參與,大喊:我紅了
圖/ 漢堡王

創意發想,來自漢堡王行銷團隊對彰化社群的觀察—愛吃宵夜、愛吃肉(焢/爌肉),因此把菜單、營業時段都放進了在地元素。

開幕之前,團隊甚至到彰化人專屬臉書社團裡找話題,最後選了一則「必須吃爆!!!」的真實網友留言,把文字內容製作成了紅布條,直接掛在裝潢中的彰化店大門外。幽默舉動,不僅讓這名廖姓網友真的在開幕當天現身排隊,還一口氣找了10多名親友力挺。

事後統計,單店營業額遠比一般展店的預期高出3倍。

台灣漢堡王執行長黃耀忠_彰化開店
台灣漢堡王執行長黃耀忠展示明星商品「華堡」
圖/ 漢堡王

「這些地方從沒出現過漢堡王,因此我們要做的是吸引消費者注意力。」漢堡王執行長黃耀忠說,由於漢堡王行銷團隊多數人的年齡低於30歲,當展店計畫確定地點後,同仁們便會腦力激盪,思考如何跟在地消費者互動。

前進陌生市場、炒熱話題,似乎成了漢堡王近年來擴張版圖的必備公式。去年9月漢堡王在台南開店,結合地方「愛吃甜」的形象,獨家推出台南限量的「HERSHEY'S巧克力華堡」,創造首月單店日銷500個佳績、比一般門市多賣出10倍;11月更將限定商品推廣到全台灣。

但,漢堡王玩創意也有失敗的時候。例如同樣是想融入台南人愛吃甜概念,他們後續推出的「買漢堡送糖包」行銷活動,卻引來部分在地居民批評「被消費、污名化」,最後活動只好喊卡。

黃耀忠表示,跟年輕行銷團隊工作確實要心臟比較大顆,可是這些同事對新世代的互動習慣、社群觀察敏銳度都有獨到見解,「某個程度的冒險、信任是很重要的,否則會扼殺掉許多好點子與創意。」

漢堡王巧克力華堡
漢堡王曾在台南推出限定版的巧克力華堡。
圖/ 漢堡王

他說,漢堡王的品牌形象一直是走好玩、率真的風格,因此嘗試行銷也要「有趣、大膽、不怕錯」,只要不違背性別、種族、宗教等大方向原則,都會尊重同事們的創意,若真的消費者感受不佳再來檢討內容。

漢堡王近年行銷嘗試

  • 2019.12 憑麥當勞、肯德基發票免費換漢堡,三天送出1萬個漢堡
  • 2020.9 台南開店,推出全球限定首賣「巧克力華堡」
  • 2021.4 彰化開店,推出限定時段9-12點「宵夜免費加肉」
  • 2021.4 愚人節單週活動,持同業優惠券到堡王,享特定品項買1送1
  • 2021.5 母親節活動,社群帳號大頭貼換成跟「媽媽」合照,享特定品項買1送1

從店數規模來看,速食龍頭麥當勞在台灣有近400家門店,約是目前漢堡王店數的5.5倍,不過對這間自2018年起維持年展店雙位數的經典速食品牌而言,完全不想「跟別人比大小」。

漢堡王行銷總監姜君怡指出,漢堡王的餐點份量比起競業多,平均價格稍高一些,所以主要消費族群偏向白領上班族,年齡大約在25歲至49歲之間,「這樣的客群輪廓確實不是速食消費者主力,正常來說,年輕人還是最愛吃速食,所以我們不斷地玩創意,希望抓住他們的眼球。」

黃耀忠_漢堡王執行長
漢堡王希望讓消費者感受「活潑、趣味」的品牌形象。
圖/ 蔡仁譯攝影

不只擅長在開店期間創造話題,漢堡王比起同業也更勇於「交流」,像是2年前喊出消費者憑麥當勞、肯德基發票就能換漢堡,今年也在愚人節期間將腦筋動到對手的「折價券」上,顧客持速食業的折價券可享漢堡王餐點買1送1。

姜君怡觀察,比起漢堡王在國外更愛「揶揄」對手,台灣人普遍愛好和平,因此用這種程度的互動交流,大家還滿可以接受,先一步一步嘗試,避免過度引戰,反而讓自己引火上身。

事實上,漢堡王雖然看中與顧客之間的行銷互動,但速食業近年來積極佈局科技、外送平台的趨勢,他們也沒有錯過。

例如目前90%以上的的門市內都裝設了自助點餐機(kiosk),漢堡王也積極加入外送平台,並推廣自己的預約取餐(國王快訂)、外帶服務(國王手機點)。

2021年,漢堡王希望台灣市場有5成營收來自數位管道貢獻,長期下來比重可以拉高至7成。

黃耀忠笑說,或許電信業愛比涵蓋率、比誰有最多用戶,可是速食業跟別人比較沒有太大意義,「對我們來說,可能每個月吃1至2次漢堡王就是活躍用戶,相同指標放在麥當勞身上,頻率卻要高出許多,所以不管是行銷策略、打廣告模式都不同」

他強調,漢堡王約有8成以上餐點都是火烤現做,這與以油炸為主的其他品牌有很大區隔,因此經營重心也該不同,要回歸到自己擅長的領域「用創意帶動話題」。

今年,他們找上網紅Alizabeth娘娘拍業配廣告,就用自家牛肉堡比同業厚3倍的方式呈現影片。「我想讓年輕人看到漢堡王,就能直接聯想到有趣、好玩的品牌精神。」

黃耀忠_漢堡王執行長
黃耀忠在速食業打滾多年,認為品牌管理不需要與同業相比。
圖/ 蔡仁譯攝影

漢堡王小檔案

執行長:黃耀忠
台灣店數:61家(2021.5.1)
台灣發展:

  • 1990年 大成集團旗下「家城」公司代理進入市場
  • 2014年 家城股權賣給美國總公司,台灣市場改直營
  • 2017年 全盛期全台超過50間門市,2012年起陸續關閉後,僅存22家
  • 2018年 今翊資本(Nexus Point)入主家城,推出展店計畫
  • 2019年 漢堡王前進六都設立門市
  • 2020年 全台門市突破54間
  • 2021年 目標全年雙位數展店、前進東部設點

營收目標:數位化管道營收占比過半(含外送平台、kiosk、國王快訂/國王手機點/官網訂餐)

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #餐飲業
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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