低價≠微利!
低價≠微利!
2003.03.01 | 科技

在人人飢腸轆轆的午餐時分,幾個粉領族有說有笑,走進新宿車站西口附近一家門庭若市的餐廳。正如它以紅、白、綠三色構成的招牌所示,這是家義大利料理店。
但如果你跟著走進店門,你可能很難相信自己的眼睛,因為菜單上清清楚楚寫著:「米蘭風味焗飯 290日圓」(約為台幣84元)、「地中海式海鮮燜奶油飯 580日圓」(約為台幣168元),翻遍菜單,你很難找到超過1000日圓的東西。
聰明人應該已經開始懷疑,這家店的東西不是量很少,就是很難吃。錯,二者都錯。這家取名為「Saizeriya」的義式料理連鎖店,吃過的都豎起大姆指,因為它有平民化的價格,產品卻有不輸專業義式餐廳的絕佳風味,而且不是一口就沒了。
既然品質不輸專業店面,價位又便宜這麼多(還不只便宜一、兩成,而是多達三到五成),Saizeriya自然成為不景氣下的常勝軍,在截至去年8月底為止的會計年度中,已連續6年營收與淨利都以至少20%左右的成長率創新高,去年度突破了617億與55億日圓;分店也一家家開,從前年8月底的474家成長為去年度的568家,到今年1月底已在日本全國開設613家分店,而且在2000年在東京證交所第一類股上市。
Saizeriya的祕訣,說穿了就是「在維持品質的前提下,降低成本」。這一點,得歸功於創辦人暨社長正垣泰彥所導入的一套「把服務業的經營,融入製造業思惟」的創新經營模式。

**分析,分析,再分析

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正垣泰彥畢業於東京理科大學理工學系,在投入義式餐廳之前,曾經頂別人的喫茶店來經營,但眼見營收每下愈況,決定轉型。
他跑去查詢食品素材的消費情形,發現蕃茄、天然乾酪以及義大利麵條等材料的消費額比前年成長一倍。「這些都是義大利料理中常用的材料,」原本就對吃的東西很有興趣的正垣泰彥笑著說,「歐美的醫學報告都說,義式料理對健康是最好的,」他因而決定投入義式料理的經營,「而且要讓人人都能在不用顧慮荷包多寡的狀況下輕鬆享用。」
由於正垣泰彥的理工背景,他一向很習慣於用「數字」來分析經營,把「效率」帶到自己的餐廳裡。
例如,他一直以來都貫徹依「總資產報酬率」(獲利佔總資產的比例)判斷是否投資開設新店。
若投資標的總資產報酬率未達20%以上,Saizeriya絕不投資,因而在泡沬經濟期間,也沒有因不動產投資失敗而產生損失。
「社長還自己構思求算各種數值所需要的數學公式,然後在電腦上自己設計程式試跑過,」總經理正垣和彥表示。
透過製造業的「工作分析」方式,正垣泰彥把店內要忙的事分解成200種,寫成一本「指示手冊」,員工只要按表操課即可,力行「標準化」與「精密化」,提高反覆操作的效率。
Saizeriya目前的資訊系統,功能包括每道菜的調理成本分析、過去難以衡估的材料耗損資訊的掌握等等。各分店或地區的主管也可以馬上掌握前一天各商品的銷售量、銷售額、營收貢獻度,以及安排各分店每天的最佳人力配置組合等等,甚至細到以「每30分鐘」為單位,現在連碼錶都出現在廚房裡了。
在這樣的制度下,Saizeriya的每位員工所能招呼的顧客數目,是同業的兩倍,等於生產力提高了一倍。也就是說,若以相同的營收來比較,Saizeriya的人事成本要比日本Skylark等同業來得低。
而透過歷史資料分析,Saizeriya也會故意把顧客容易「同時搭配著點」的幾道菜設計在菜單的同一頁,以提高客單價(每位顧客的消費額)。
在人力配置方面,該公司會特別注意地方上的祭典活動,或是特殊節日,以安排最適切的店員或打工人數,把浪費減到最低。
效率高固然好,但「廚藝」的部份該如何解決?安垣泰彥把義式料理的方程式設定為「90%看材料、5%看材料管理、5%看廚藝,」以對材料的重視彌補製作過程在「分解」與「效率化」後造成的減分。
自創業以來,該餐廳的菜單大致上沒有太大改變;也沒有所謂的季節性調整;一方面是減低從業員的負擔,另一方面也是回歸製造業的「效率化」原則。

**全球化的供應鏈管理

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例如生菜沙拉有7種,但萵苣、蕃茄、小黃瓜等材料的切法、裝盤方式都設計得一模一樣,透過最上面所放的蝦子等材料來變化。義大利麵的肉醬,則設計為也可以用在焗飯(doria)或義式燴飯(risotto)上。店內也不設「套餐」,完全讓顧客就種類繁多的菜色依心情搭配自己喜歡的組合,享受箇中樂趣。
若依正垣泰彥的方程式,首重材料。Saizeriya的材料都是直接來自簽約合作的農家。不過像生菜的好吃與否,與糖分的高低與鈣質多寡有關,該公司會自行挑選合適的肥料,再要求外包合作的農家代為生產。
Saizeriya在日本福島縣白河郡有20公頃的專用農園,與專業育苗公司合作,開發葉片較薄、口感更好的萵苣。每天一大早收割後,馬上送到設於埼玉縣與神奈川縣的中央廚房兼物流中心(先於此集中做好切丁切片等基本處理,才送到各分店去,以減少分店本身的工作負擔),趕在當天之內給用餐者食用。每天打烊後,透過系統分析,就能做為翌日收採收量的調整依據。
特別的是,除新鮮青菜是與國內農家合作外,Saizeriya許多材料都由義大利、荷蘭、法國、澳洲、中國等地的合作農家或牧場直接進口。該公司還斥資近30億日圓在澳洲墨爾本成立加工中心,把牛肉、青菜等新鮮材料,先在當地做完初步處理後,再運回日本,這除了基於簡單化、效率化的考量外,也免去運回日本才處理的高額人事費用。
「在南半球也設據點分散風險,就不怕因作物收成欠佳而造成的價格變動問題,」Saizeriya經營企劃部長柴田良平補充。
Saizeriya眼前的目標是在2006年達到1000家店,「我想,這件事不難達成,」正垣泰彥說出他未來的期許,「今後我們想挑戰的,是成為綜合性的餐飲企業,把這套制度應用到其他餐飲服務上去」。
製造業的作法固然較為枯燥,但餐飲業者若能像Saizeriya以新角度適度活用,一飛沖天的可能性依然無窮。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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