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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