【觀點】Uber Eats可以先外送,餐廳為何不能「優先開飯」?動態定價是什麼?怎麼訂?
【觀點】Uber Eats可以先外送,餐廳為何不能「優先開飯」?動態定價是什麼?怎麼訂?

溫蒂漢堡執行長坦納(KirkTanner)日前在電話會議上對投資人表示,最快將於2025年起 試行動態定價的策略 ,亦即訂餐人潮越多時,價格就越高。

不過很快即惹來非議,甚至被批評是價格欺詐,使得溫蒂漢堡2月28日發表聲明表示不會在需求量大或尖峰時段漲價,而是可能會在冷門時段提供折扣。

這是一個相當特殊的議題,帳面上看起來是一場公關危機,但本質上是一次定價策略上的挑戰與衝撞。

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溫蒂漢堡執行長坦納日前表示,最快將於2025年起試行動態定價的策略
圖/ shutterstock

溫蒂漢堡推動態定價惹議?公關急滅火

執行長坦納起初提及的動態定價,絕對不是後續公司聲明的冷門時段折扣,而是常見的Uber在雨天或熱門時段調漲的車資。 意味著日常有一個基本收費標準,當碰到大量訂單時以增加售價來做到分散客流

這其實是一個非常健康的定價策略,甚至可以說是更為公平且合理的舉措。

消費市場有一雙無形的手去平衡,也因此賣一顆漢堡賣500元還是會有人排隊購買,一顆漢堡賣30元也可能門可羅雀,消費者會自然地選擇在身心上滿足的消費平衡。

也因此 商家在定價上,還是會有一個可接受極限值 。平常中午我花100元去買溫蒂漢堡要排隊一小時,但現在我花200元只要10分鐘就能拿到,可能更多人寧可選擇花費200元,或者選擇隔壁花200元排隊20分鐘買得到的麥當勞,市場的結果就是一個動態平衡。

我們可以看到UberEats推出「優先外送」的服務,擺明讓你多加些你可以接受的價錢免去等待時間,我們用時間換取金錢,也用金錢購買時間。

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消費市場有一雙無形的手去平衡,我們用時間換取金錢,也用金錢購買時間。
圖/ shutterstock

冷門時段折扣,為什麼不算動態定價?

至於溫蒂漢堡公司後續聲明的冷門時段折扣,根本就不是動態定價的真義,就只是一個促銷活動罷了,或者我們常見的停車場定價策略。

商業區的停車場也會將夜間冷門時段,或者假日時段做大幅有感的折扣,這就偏向 「閒置資產利用最大化 」的概念。

而像是在超市或便利商店的生鮮商品,也會在效期即期時做6折或7折的優惠折扣,這算是一種「準報廢品剩餘價值最大化」的概念。

餐飲業就不能動態定價嗎?

縱使動態定價在日常生活已經習以為常,但為何溫蒂漢堡這一次會造成這麼大的非議,這點還是偏向公關危機為主。

餐飲業尤其平價的美式速食是庶民經濟的重要環節,每每在進行價格最適化的調漲時,都會成為媒體放大聚焦的追蹤新聞。

在一般民眾的心中,能夠用一樣的價格取得同樣的商品是一種公平正義,他願意花費更多的時間去取得商品,也要追求公平正義

然而其他民生必需品其實也都在進行動態定價,如石油正是一種動態定價,說法上是隨著國際原油的漲幅而在國內進行調整,但其實餐飲業的原物料又何嘗不是浮動的呢?

雞、豬、魚肉的價格、蔬菜奶油澱粉的價格,都因應不同節令不同世界事件而有所浮動,這時候餐飲業撐不下去調漲了就是惡劣,原物料跌價維持原定價可以回補過去撐著不漲區間的虧損,又被說只漲不降,非常兩難。

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平價的美式速食是庶民經濟的重要環節,進行價格調整都會成為大眾的焦點
圖/ Unsplash

吃到飽餐廳,平日假日定價差很大

其實餐飲業的動態定價也十分日常,吃到飽餐廳就非常慣用這樣的方式做定價策略,通常不外乎就是平日中午最便宜,平日晚上另一個價格,假日晚上又是另一個價格,來鼓勵顧客在平日中午去用餐。

這就是一個定錨的概念,到底是假日晚上是正常的標價,還是平日中午才是正常的標價,這就回歸市場機制了。

不過吃到飽餐廳為了彌補顧客的損失心態,部分吃到飽餐廳會在晚間或假日推出限定的高價食材,來合理化其動態定價。

最後,我仍然支持溫蒂漢堡勇敢提出的動態定價策略,那是一種更具效率的市場化進步,降低全世界範圍內的人們為了購買午餐而大排長龍的時間耗費,也增加了周邊門可羅雀餐飲店的運作效率,整體來看對總體經濟是加分的。

只要市場維持健康的,「想要」是有價的,而「需要」是可負擔的,就是一種正循環。祝福這個世界以更具效率的方式持續向前運轉。

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責任編輯:溫偉軒、林美欣

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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