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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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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