砸重金研發出AI販賣機!一家台中小咖啡店,如何在5年內長成跨國拓點、年營收破億的黑馬?
砸重金研發出AI販賣機!一家台中小咖啡店,如何在5年內長成跨國拓點、年營收破億的黑馬?

輕點自動販賣機的螢幕,手機掃描QR code付款,1分30秒後,一杯現煮熱拿鐵就出現在眼前。這是連鎖咖啡品牌黑沃咖啡,今年7月才推出的「AI智慧咖啡販賣機」,也是目前全台唯一選用精品豆,並具備將冷藏牛乳製成奶泡功能的自動販賣機,短短不到半年的時間,已成功進駐全聯智慧超市及台中捷運等通路。

黑沃咖啡販賣機
圖/ 黑沃咖啡

2016年底創立於台中,黑沃原本只是一家小店,為了打知名度還曾經在大甲媽祖遶境期間免費奉咖啡,為何能在短短5年間竄起,並在東南亞拓點,成為年營收破億元的黑馬?

「我的夢想,就是讓台灣精品咖啡走向國際。」 黑沃創辦人林佩霓接受《今周刊》專訪時,一語道破她的事業藍圖,眼神中寫滿對咖啡的執著。從大學開始,林佩霓就接觸咖啡,還在學校宿舍煮咖啡給同學喝,但她畢業後並沒有直接踏上這條路,而是考取代書,一執業就是10多個年頭。

林佩霓
黑沃創辦人林佩霓
圖/ 今周刊

直到40歲那年,擁有SCA(國際精品咖啡協會)國際認證杯測師的她,自認累積了一定的人脈、財富,才決定和一群志同道合的朋友共同創立黑沃咖啡。

杯測師:受過專業嗅覺與味覺訓練,依據全世界通用的標準流程,評斷咖啡的風味。

當時台灣咖啡市場進入戰國時代,國際咖啡組織(ICO)調查,台灣人平均每人每年飲用約2百杯咖啡,市場規模高達8百億元。但市場上有龍頭星巴克、展店王路易莎,就連超商都積極經營外帶咖啡,逼得林佩霓不得不思考,如何在一片咖啡紅海中,搶占一席之地?

客製化「問診服務」滿足刁鑽的顧客需求

她發現,台灣精緻咖啡館文化密度雖居全球之冠,卻沒有一家連鎖咖啡業者提供客製化服務,因此黑沃推出「咖啡問診」服務,客人只要說出自己喜歡的氣味、口感,就能獲得一杯由專業咖啡師挑選的精品咖啡。「每個人都有自己的品味,我希望幫客人找出一杯屬於他們的咖啡,不然什麼都跟別人一樣,沒有可以突破的地方。」林佩霓不諱言。

但連鎖業者要做到客製化並不容易,曾任星巴克店長的天帷企管顧問工作室負責人林剛羽分析,連鎖品牌在擴張過程中,往往難以兼顧品質和可複製的商業價值,一旦大規模開放加盟,品質跟管理就會面臨挑戰。

於是,林佩霓決定從原料和人員兩方面著手。首先,她和團隊走訪全球,選出上百款的精品咖啡生豆自行加工後製,甚至在2017年圈下巴拿馬咖啡園,成立自有品牌「黑沃莊園」,確保了獨特性和穩定性;接著,她培訓10多位員工考取國際認證杯測師,建立講師群輔導同仁、加盟主。而這樣的努力漸漸被看見,2017年,黑沃被選為華航總統專機指定咖啡品牌,今年則是金馬獎指定伴手禮。

讓商業模式轉型,叫戰路易莎、cama

2020年初國際間爆發新冠肺炎疫情,讓台灣餐飲業受到衝擊。但她在公司成立一個10人IT團隊,運用AI演算法分析客人偏好,同時思考如何提供零接觸服務,趁疫情期間大舉擴張版圖,在台灣咖啡業界掀起一場數位革命。

「我們從路邊的夾娃娃機獲得啟發,想說如果咖啡也可以這樣賣,一定很有發展性。」黑沃策略長鍾曜羽指出,去年疫情爆發後,黑沃門市也受影響,後來看到夾娃娃機不需要人力也可以營運,便決定投入研發。

他說,公司團隊花了1年半,投入上千萬元,才研發出全台第一台「AI智慧咖啡販賣機」,並取得可用鮮奶製作拿鐵、瞬間降溫咖啡兩項專利。由於每個機台的加盟價只要42萬元,成本只有實體店10分之1,甫推出就備受關注。今年加盟展期間,這座機子吸引近百名加盟主簽約,預計年底全台將設置40台,明年第3季前可望突破1百台。

「這將會是咖啡界最新的商業模式。」鍾曜羽表示,過去加盟創業風險高,不只要投入數百萬資金,一但遇上生意差、撤點等狀況,硬體設備也帶不走,反觀自動販賣機,如果加盟主設置後發現據點不理想,一個晚上就能快速搬家,是風險相對低的創業模式。

不只運用科技快速拓展據點,今年本土疫情期間,黑沃還推出全台首個線上訂購、線下取貨App,消費者可在全台72間門市和自動販賣機享有跨店寄杯服務,上線至今已累積超過10萬名會員。台灣麥當勞前總裁李明元更以「紅海裡的新藍海」,形容黑沃在數位轉型上的成果,認為黑沃很可能是繼路易莎、cama之後,最有機會在台灣咖啡市場上占有一席之地的新玩家。「只停留在應對疫情的解決方案是短暫的,但如果是商業模式轉型,就有機會在疫情後勝出。」李明元說。

黑沃咖啡販賣機
圖/ 黑沃咖啡

但他提醒,台灣咖啡市場競爭激烈,咖啡取得容易,因此黑沃的自動販賣機不只要顧及便利性,更得兼具設計感和獨特性,才能創造品牌價值,讓消費者永不變心。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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