達美樂股價飆升、連續10年店舖營收正成長!這間披薩老店怎麼做到的?
達美樂股價飆升、連續10年店舖營收正成長!這間披薩老店怎麼做到的?

全美國比薩市場的四大天王,依序是達美樂、必勝客、小凱薩(Little Caesars)、和棒約翰(Papa Johns),身為龍頭的達美樂,在全美擁有直營、加盟店鋪超過6,400間,更從2011年起創下連續41季、國內店鋪營收正成長的傲人紀錄,一直到今年第三季才首次出現店鋪營收略低於去年同期1.9%,然而全球總市場表現仍維持連續111季正成長的驚人成績。

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圖/ Domino's Pizza Facebook

善於利用店海戰術

對於許多消費者而言,連鎖比薩店的比薩口味、價格,彼此間差異不大,因此「方便」、「快速」反而是影響選擇的關鍵。達美樂在全美擁有最多店鋪,相較競爭對手,更普及於各住宅區和商業區,更短的距離代表更「方便」到店取餐、更「快速」能收到外送,也因此更容易在比薩四大天王中脫穎而出。

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達美樂善用店海戰術,藉由高普及率,讓客人更「方便」到達店鋪,或是更「快速」收到外送,因此鞏固龍頭地位。
圖/ Domino's Pizza Facebook

致力於提升「翻桌率」

對於大部分餐飲業者而言,越高翻桌率代表越多收入,因此達美樂努力加強每間店的銷售管道,以提升營業時間內能夠服務的客人數量。

首先,針對最重要的銷售管道「外送員」,執行長艾里森(Richard Allison)表示,達美樂致力改善店鋪的科技系統和營運方式,讓外送員能更便利、專心在外送業務,而不被其他作業程序耽誤時間,最理想的目標是讓外送員全部時間都在車上,完全不用下車到店舖作業,藉以提升外送效率。

達美樂更提供優於競爭對手的員工獎勵,據統計,超過九成以上的達美樂加盟店主,都曾經是達美樂的前員工,達美樂就是透過晉升成為加盟店主的獎勵機制,鼓勵司機付出更積極的工作表現。

Richard Allison
達美樂執行長艾里森(Richard Allison)表示,達美樂致力改善店鋪的科技系統和營運方式,希望最終能達到外送員全部時間都在車上,完全不用下車到店舖作業的超高效率。
圖/ UNC Kenan Flagler Business School

除了外送,達美樂也希望提升自取的來客數,藉以提升每間店的銷售數量和金額。2020年在疫情之前,達美樂正主打 「派通關」(Pie Pass)預購模式,只要先線上訂購、付款,當客人到店取餐時,店門會自動感測你的手機,通知店員你已抵達,因此當你走進店裡,店員就會唸出你的名字,請你直接到櫃台取貨,輕鬆省略排隊、核對資料等繁瑣程序,享有貴賓的尊榮感。

後來因受疫情影響,達美樂就不再主打走進店內取餐的「派通關」,而改為主打「車邊外送」(Carside Delivery)免下車外送服務。消費者完成線上訂購、付款後,開車到達美樂店鋪,再用手機應用程式通知店員,店員會在兩分鐘內將餐點送至車上,若送餐時間超過兩分鐘,達美樂會補償下一餐免費。「車邊外送」強調快速、免接觸、超過兩分鐘就會補償,因此大受消費者歡迎,也受到媒體大幅報導。執行長艾里森表示,因應疫情而生的「車邊外送」,竟意外成功對抗漢堡店「得來速」的免下車取餐優勢,因此決定在疫情後也將持續這項服務。

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達美樂因應疫情推出「車邊外送」(Carside Delivery)活動,竟意外發現這招可以對抗漢堡店長期以來的「得來速」優勢,因此決定在疫情後將持續這項服務。
圖/ Domino's Pizza YouTube

用副餐提高客單價

當各間連鎖比薩店的口味、價格差異不大時,比薩之外的副餐反而更能製造差異化,進而吸引客人加購、提高每筆消費金額。達美樂近期推出酥烤麵包條搭配五種起司、起司大蒜、或蘋果三種沾醬的副餐選項,鼓勵消費者藉由不同的沾醬搭配,「玩」出自己的專屬口味,更利用蘋果沾醬這個選項,滿足美國民眾喜歡吃甜食的習慣。達美樂執行副總裁暨行銷長迪利亞(Art D'Elia)認為,沾醬和麵包條不僅是絕配組合,消費者更能發揮創意「玩」出各種變化,讓食物變得更加有趣,因此行銷重點不只著重口味,更強打「玩食」的樂趣。

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圖/ Domino's Pizza YouTube

數據分析引導決策

達美樂所身處的餐飲業,容易讓人感覺應該「感性」多於「理性」,但是口味、氛圍這些「感性」元素很難量化,因此達美樂更重視「理性」分析各種數據。舉例而言,達美樂擁有2,700多萬名會員,因此有龐大的數據可以分析哪些活動能刺激舊會員回購、哪些活動可以增加新會員數。

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達美樂希望透過具有話題性的副餐來提高客單價,執行副總裁暨行銷長迪利亞(Art D'Elia)就鼓勵消費者發揮創意,「玩」出麵包條和沾醬組合的各種樂趣。
圖/ Domino's Instagram

執行長艾里森直言,達美樂每筆行銷預算都非常龐大,更關係到全美6,400多間店鋪,因此非常仰賴數據分析來做決策,再謹慎地投資。其中最看重的數據就是投資報酬率,透過分析找出能夠創造最大效益的方案再去執行。因此當消費者看到新奇有趣的新產品或是宣傳活動,背後所仰賴的不只是創意,更是精打細算、徹底分析的商業決策,是非常嚴謹的過程。

充滿挑戰但仍看好

達美樂2021年第三季業績是這十年來首次出現負成長,專家分析三大主因是全美服務業大缺工、物料成本上漲、和後疫情時代消費者外食的選擇變多。然而這三項問題並不來自達美樂本身,而是大環境的共同挑戰,因此只要達美樂能持續發揮店海戰術,加上謹慎分析後的行銷、營運策略,大部分投資專家仍非常看好這間比薩界老店的前景!

資料來源:Domino’sBarron’sFansidedQSRThe Wall Street Journal

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #餐飲產業
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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