剛開新店面就強碰疫情!40年老攤改推冷凍包、一天賣到30箱,如何逆轉突圍?
剛開新店面就強碰疫情!40年老攤改推冷凍包、一天賣到30箱,如何逆轉突圍?

蔴油李,是一家在萬華經營近40年的補湯料理,以前都是在路邊攤經營,今年5月終於找到店面,但移到店鋪的第3天,雙北就進入三級警戒,被迫關店。

補湯料理的食材都是內臟,不能久留,原先,老闆只是想把冰箱裡的200多份當歸豬腳與排骨捐給弱勢團體,為他們開發冷凍物資包,最終反而成為新商機。現在,蔴油李一天最多能出30箱冷凍包訂單。

【新聞照片一】iCHEF 今日於店家「蔴油李」舉辦 iCHEF Day 線上記者會.jpg
蔴油李,是一家在萬華經營近40年的補湯料理,疫情期間將食材做成冷凍包分送給弱勢團體,因緣際會開啟了他們的冷凍包生意。
圖/ iCHEF

餐飲經營的新公式:三種通路、三種毛利

iCHEF共同創辦人程開佑指出,這個故事在餐飲業非常有名,受到限制內用的影響,許多內用型的業態被迫推出外帶、外送、便當等服務,甚至是像蔴油李這樣外送料理包或快餐包的服務,「消費者需求是多元的,他有時候想外送,有時候想外帶,餐飲業者就要多元共存。

以前餐廳業者思考毛利很單純,每天店內做多少生意就等於當天的毛利,但這5年來,外送、外帶需求上漲,店家經營的通路變得複雜,每天的毛利分成內用、外帶、外送三種,外送的營收還得考慮外送平台的抽成。

餐廳宅配餐點、料理包,反而能獲得經營自主權?

而現在,除了外帶、外送,又多出「餐廳快遞」的選項。

所謂餐廳快遞分為3種類型,主要是依照消費者預約時間分類:

1.30分鐘前預訂的即刻用餐需求:

是由餐廳自籌車隊,不會被外送平台抽成,但因為要養車隊,門檻相對高。

2.12小時前的多人用餐需求:

跟快遞車隊合作出餐,LINE TAXI的「享饗送」就屬於此類。

3.三天前下單的冷凍包或料理包類型:

就像是一開始提及的蔴油李,必須跟宅配業者合作。

程開佑解釋,外送的成本結構,其實跟內用成本結構相同,只是外送會多一個平台分潤費,多半是30%左右。餐廳快遞雖然得負擔快遞成本,然而,店家會比外送有更多主導權,可以選擇要推出什麼樣的產品,比方說,板橋人氣早午餐「好初早餐」就推出特大號奶茶桶。

換句話說,餐廳快遞的菜單、毛利結構、毛利率都跟外送不同,餐廳業者可以只推高毛利的商品。假設一筆500塊的訂單,有150元要給平台,如果這150元可以做更多事呢?程開佑表示,餐廳快遞讓店家可以利用這個抽成空間,好處是,店家可以留下消費者資料,往後進行再行銷。

程開佑_iChef創辦人_2019_07_23_蔡仁譯攝-2.jpg
iCHEF推出的「餐廳快遞」服務與一般外送的成本計算不同,讓店家有了更多的彈性。「餐廳快遞讓店家可以利用這個抽成空間,好處是,店家可以留下消費者資料,往後進行再行銷。」
圖/ 蔡仁譯攝

全通路蒐集內用、外帶與外送資料,經營熟客與會員關係

程開佑表示,疫情前有70-80%的客人都是內用,等於有七成資料是沒有辦法使用的。iCHEF現在正透過串接從Google我的商家、Google搜尋、LINE官方帳號進來的所有客人,讓餐廳搭建屬於自己的平台,並自己經營熟客。

除了整合Google和LINE等入口網站,讓餐廳後續能再推廣滿額免運或集點等優惠,他們也將新增桌邊掃碼功能,讓內用客人也有機會成為店家的會員;外送客人也能掃QRcode存線上優惠,進一步成為會員。

當內用、外帶的客人都有機會加入會員,餐廳便能精準投放廣告或推播LINE訊息,預計能讓會員資料多三倍,把所有通路、分店的消費紀錄集中在一起,希望可以讓會員營收占比再提高。

「疫情後消費者對『便利』的需求只會更高,若餐廳過度依賴外送平台提供便利,那即使業績得以回升、獲利也無法恢復。」程開佑指出,台灣超過10萬間的小餐廳老闆們需要一個能自己決定利潤、自己經營熟客、推廣的機會,讓他們得以持續創造利潤,並確保生意主控權。

本文經授權轉載自:經理人月刊

【延伸閱讀】
1.疫情衝擊日本「飲酒會」文化,居酒屋一年倒 175 家!如何轉型求生?
2.為何MacBook的蘋果標誌上下顛倒?賈伯斯「讀懂人性」的巧思

最新10月號雜誌《無程式碼時代來了!》馬上購:傳送門
「電子雜誌」輕鬆讀:傳送門

責任編輯:吳佩臻、錢玉紘

往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓