資策會:這4大族群最愛叫外送、逾3成有訂閱!foodpanda、Uber Eats誰更受青睞?
資策會:這4大族群最愛叫外送、逾3成有訂閱!foodpanda、Uber Eats誰更受青睞?

資策會產業情報研究所(MIC)調查2021年臺灣消費者使用外送服務行為,發現有72%消費者曾使用過外送服務,且18~35歲為最常使用外送服務的族群。

調查顯示,未來願意開始使用或續用的消費者高達八成,曾使用過的消費者意願更高,高達99%會員願意續用、非會員為92%,資深產業分析師胡自立表示,調查反映出臺灣消費者對於外送服務具有高接受度,且已有31%消費者訂閱會員,未來商家是否加入外送體系,得優先評估是否會影響既有營運,建議「有產能閒置、無外送人力、中小微型商家」此三類商家可優先評估。

UberEats
圖/ shutterstock

根據資策會MIC調查,消費者的前二選平台依序為foodpanda(78%)與Uber Eats(61%),大幅領先其他如Foodomo(6.5%)、蝦皮美食外送(5.1%)與街口外送(3.4%)等。消費者使用外送的前五大考量,主要為「優惠折扣、運費價格高低、服務便利性、餐點或品項價格高低、可降低接觸人群機會」。

資策會MIC資深產業分析師胡自立指出,台灣外送平台市占已趨於穩定,比起吸引擴大市占、拓展用戶數,業者現階段的優先順序在於鞏固會員活躍程度、增加消費力,同時累積更多數據,藉此衍生更多加值服務,增加向商家、外送員議價的空間與籌碼。

根據調查,臺灣已有31%消費者訂閱會員,比例最高的年齡層為46~55歲(36%),其次是26~35歲(32%);比較性別差異,男性(36%)訂閱者多於女性(27%),另外,家長族群(35%)比非家長(28%)訂閱比例更高。不同區域之中,東部與離島訂閱(40%)最高,甚至多過北部地區(35%)。

會員無論是使用頻率、購買品項多元性、購買力等指標皆優於非會員。首先為使用頻率,近半(47%)消費者屬於低頻使用者(每月使用2次以下),中頻使用者(每月使用3~10次)占21%、高頻使用者(每月使用11次以上)僅占3.4%,資策會MIC指出,會員使用頻率普遍更高,中頻使用者(44%)明顯多於非會員(24%),高頻使用者(8.6%)也是非會員(3.1%)的雙倍以上。

UberEATS介面一
圖/ 侯俊偉/攝影

針對購買品項,非會員高度集中於餐飲熟食(91%),相較起來,會員的餐食占比稍低(85%),不過其他品項的常用度皆遠超過非會員,資策會MIC表示,會員(34%)比非會員(17%)更常外送生鮮雜貨,會員(27%)也比非會員(14%)更常外送生活用品,且會員(25%)外送冷凍冷藏食品的比例也大幅超越非會員(9%)。

資策會MIC觀測消費力兩大指標「每次平均消費金額」與「單筆最高消費金額」,可發現會員與非會員具有不小的差距。50%會員每次均消超過300元,比非會員比例高出14%,且每次均消600元以上的會員(13%)比例高於非會員(8%),至於均消1,000元以上的高消費力會員(5.3%)也較非會員(2.9%)多。針對「單筆最高消費金額」,有51%會員的最高單筆消費金額超過600元,非會員為32%;針對單筆超過1,000元以上的高消,可發現會員有29%、非會員有16%。

觀測未來的潛在會員輪廓,資策會MIC資深產業分析師胡自立點出,有四個群體意願最高:「女性、年輕人、家長、中北部消費者」。 根據調查,女性(81%)較男性(76%)展現更高的意願開始使用或續用外送服務,而在所有年齡層中,18~25歲族群(89%)意願最高,其次為26~35歲(85%),且18~35歲也是全年齡層中,唯二意願比例超過八成的族群,可觀察到整體比例與年齡成反比。除此,家長族群意願(79%)略高於非家長(78%),另外,中部(80%)與北部(79.6%)消費者意願也較高。

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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關鍵字: #外送平台
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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。」

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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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