買肉可以去骨!Uber Eats進攻傳統市場外送,如何複製人情味的客製化購物?
買肉可以去骨!Uber Eats進攻傳統市場外送,如何複製人情味的客製化購物?

疫情期間,Uber Eats生鮮雜貨外送服務持續成長,訂單成長三倍,更在連鎖超商、超市加入戰局情況下,帶動合作店家數增加7倍、商品數量超過6萬項與服務覆蓋率達80%。

值得注意的是,他們的最新佈局將觸手伸向了「傳統菜市場」。

Uber Eats今(1日)宣布推出菜市場外送服務,第一波共與台北中山、松江、興隆、士東、濱江、新竹竹蓮傳統市場、新竹市果菜批發市場、仁義傳統市場,以及高雄天天新黃昏傳統市場,共計9處知名傳統市場合作。預計7月份還會增加台北西寧、台中建國,以及台中民有東興等3處。

統計試營運至今成績,包含台北中山、松江、興隆、士東,以及濱江市場在一個半月合作期間內的單量成長達2至3倍。

Uber Eats菜市場外送
Uber Eats目前共與9處傳統市場合作外送。
圖/ Uber Eats

菜市場外送可行嗎?外送生意怎麼做?

市面上主要的連鎖超商、超市幾乎都是Uber Eats外送合作對象,受惠疫情期間需求成長,平台與生鮮雜貨店家紛紛嚐到甜頭,像是與全聯福利中心的合作會從7月2日起擴大規模,共有162家門市支援外送,範圍擴及 Uber Eats 營運的18個城市。

但相對於企業資源與資訊化程度較高的超商、超市,傳統菜市場真值得投入嗎?不擔心疫情後需求大幅下滑?

Uber Eats 台灣新事業副總張祐欣表示,投入菜市場外送共有兩大原因:消費者習慣、擴大生鮮雜貨版圖。

首先,Uber Eats透過市場調查發現有3成左右民眾習慣去菜市場採買生鮮食材,再加上疫情催化,因此在試營運期間獲得不少成功回饋:

平均訂單金額偏高:最高額訂單超過4,000元,商品多達76件,取貨單長度可從腰間延伸到地板,類別擴及蔬菜、雞肉、海鮮、乾貨、丸子、雜貨、冷凍水餃。

商品多樣性,一次購足備餐食材:單筆訂單的平均訂購項目比一般超市通路數量多一倍,包含2至3種類別的商品,其中蔬菜和肉類是最熱門組合。

彈性化、客製化採買:絕大多數超市提供包裝好的生鮮商品,但傳統市場好處在於購買單品數量更有彈性、符合個人化需求。比方說,小黃瓜可以只買一條,較符合追求現買現煮的消費型態。另外,商品客製化也是消費誘因,常見客製化要求多為肉類分,如切一塊、兩段、去皮去骨等,「目前有30%的肉類訂單都需要客製化。」

Uber Eats菜市場外送
圖/ Uber Eats

延伸閱讀:foodpanda、Uber Eats在窮忙?台灣餐飲外送白熱化,4大關鍵情報看懂產業版圖

另一方面,張祐欣解釋Uber Eats重要的成長目標之一是「提高用戶覆蓋率」,在與眾多連鎖超商、超市合作後,思考如何讓約8成的服務覆蓋率再上一層樓,因此決定進軍菜市場。

現在看來,傳統市場的消費高峰在午前,而超市通路在午後,等於全天都有不同族群的消費者在 Uber Eats 上點購生鮮食材。超市與傳統市場的熱門品也有區隔,前者熱賣的有:高麗菜、梅花豬火鍋肉片、青花菜、奇異果和玉米筍;後者以肉類、海鮮最大宗,熱門商品依序為土雞腿、五花肉、牛肋條、蛤蜊、雞腿排。

傳統市場轉型不易,Uber Eats先出資找「小幫手」協助老闆

Uber Eats指出,與傳統市場的合作模式是先與一整個市場洽談,通常是和自治會溝通,從中尋求有興趣的攤商加入。因此在消費者看見的使用介面上,每個傳統市場就是獨立的一間店,攤商則透過不同分頁呈現商品。

他們舉例,像是中山市場總共有18家攤商,扣除4家賣日常雜貨,其餘有提供生鮮商品的14家攤商都願意加入,證明攤商其實願意嘗試。

「最困難的地方在於貨量難掌控。」張祐欣說,傳統菜市場每天進貨品項不同、銷售速度又快,若要讓老闆們自行操作平台後台介面,不利於推動菜市場轉型。

Uber Eats菜市場外送
Uber Eats目前自行出資找小幫手進駐菜市場,協助攤商撿貨、處理訂單。
圖/ Uber Eats

因此,Uber Eats先採取過去推動夜市外送的作法,出資聘用「小幫手」進駐每個菜市場,不只協助攤商修改商品庫存,還幫忙接單、揀貨、送貨,將訂單配送速度控制在30分鐘內,提高消費者使用的意願。

Uber Eats指出,自4月份起已經陸續與9家知名傳統市場展開合作,協助超過83家攤販外送,其中高雄天天新黃昏菜市場有多達28家攤商加入,顯示攤商也趕著藉由外送搶攻宅商機,以因應解封前實體店面人流減少的營運困境。

他們強調,若未來解封恢復正常生活,仍會看好菜市場外送發展,因為透過數據可協助店家更精準經營。

不過,Uber Eats仍有挑戰需要克服,像是現階段透過服務費減免、免費提供小幫手的方式吸引菜市場加入,一旦優惠隨著業績成長縮水或取消,留住顧客的比率足夠吸引傳統店家嗎?此外,他們也需要做好同業有可能加入戰局的準備。

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責任編輯:錢玉紘

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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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