【觀點】亞尼克販賣機啟示:猛爆性甜品如何維持話題?販賣機最適合產品是什麼?
【觀點】亞尼克販賣機啟示:猛爆性甜品如何維持話題?販賣機最適合產品是什麼?
2024.03.18 | 新零售

你會在捷運站販賣機購買一條價格300~400元的生乳捲嗎?

甜點名店亞尼克前陣子宣布關閉部分實體門市,將營運重點放在YTM蛋糕販賣機力道,引發市場關注。

就「產品」與「通路」來說,亞尼克此舉策略將發展什麼可能?

亞尼克宣布調整通路:實體收手、加大販賣機力道

回顧亞尼克一路走來的過程,成立於2000年的亞尼克,2013年積極經營電商通路,其推出的蛋糕新品「生乳捲」,將生乳捲推向市場巔峰。2015年賣破百萬條,甚至創造每10秒賣出一條的驚人紀錄。

2018年年中,亞尼克劃時代地宣布自行研發自動販賣機YTM,以台北捷運站點為主要布點策略,引發風潮,而這一步,也將生乳捲推到更多人眼前。

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亞尼克以生乳捲打響名號,2015年創下每十秒賣出一條的紀錄,在蛋糕販賣機打進捷運後,又更進一步將產品推到顧客面前。
圖/ 亞尼克官網

其中相當有趣的一個數據是,亞尼克生乳捲在大舉推出捷運站YTM後,意外收獲不少男性客群,我認為那會是兩種情境:

一種是家庭日常,太太請出門上班的老公下班帶一條回家給家人吃,因此主力消費結帳者即是男性本身。

一種是朋友串門,搭捷運順帶帶個甜點去朋友家作客,甜點又感覺比較柔軟,比起買便利商店的隨手禮盒,更有心意感。這也讓不會走進去甜點店或是不會上網團購生乳捲的男性,有了一個接觸生乳捲的機會。

亞尼克在電商市場取得巨大成功,在通路上的革新,也強勢地讓生乳捲的招牌一亮亮十年。

延伸閱讀:亞尼克董事長:不好就要收,才不會被淘汰!親解YTM蛋糕販賣機「大膽擴張」策略

猛爆性甜品如何維持話題?

不過甜品不同於一般的消費需求,亞尼克的甜點操作,確實不同於一般甜點店強調實體消費體驗,亞尼克著重在商品本質,這某部分喪失了甜點存在應該有的浪漫與刺激,亦沒有結合到儀式、節慶等日常小確幸,這在邏輯上是相對危險的一種操作。

那甜品應該怎麼維持熱度呢?

方式一:成為人們的日常

猛爆性的甜品要紅很久是很難的一件事情,它必須融入人們的日常,像是一之鄉的蜂蜜蛋糕,至少生子送禮時會想起這個品項,又或是生日會想到的紅葉生日蛋糕,否則甜品類別並非正餐,購買動機來自於儀式感。

方式二:聯名維持新鮮感

就目前主流來看,透過聯名的方式持續增加話題,是不錯的方式。像是近期breadpapa與頂呱呱聯名,將炸雞與泡芙做搭配,就是一個相當有趣的合作,也讓泡芙這個單品多了各種可能想像。

甜品點用販賣機適合嗎?哪些產品適合用販賣機?

另一個問題是,用販賣機賣甜品適合嗎?這個問題要先檢視一下販賣機的特性。

首先是布點廣大。可以看到像是早期傳統的飲料販賣機,正是一種「就算台灣有破萬間便利商店,我還是可以更深入到校園、軍中、巷弄」的底氣。再來就是7-11的自販機,更可以深入機場、辦公大樓等。

其次是24小時都能買到。這更滿足了像是醫院、輪班制廠區的需求,比方自動拉麵機新創Yo-Kai推出的拉麵販賣機,就是以醫院市場為主打,滿足半夜病人醒來肚子餓的果腹之需。

 亞尼克YTM二代機
亞尼克在2018年推出第一代YTM,2023年中旬則進一步推出第二代YTM,改為透明櫥窗可以讓消費者清楚看見銷售品類
圖/ 亞尼克

就其上述特性,回頭來看自動販賣機適合的產品,撇除已知的飲料、零食或是熟食機,「麵包」這個品項或許更適合自動販賣機。

原因有兩個,首先,麵包是可以果腹也可以做為點心的產品,再者,麵包的食用情境是非常日常的,無論是早餐、過餐期、加班,甚至下班買回家當隔天早餐,如果能夠做到比便利商店的機製麵包口感更佳的產品,絕對具有競爭力,像是當前知名麵包店,米哥、哈肯舖、小鳥吃吐司等都很合適。

亞尼克的另一個選擇:找超商通路合作

回到文章開頭的那句問題:你會在捷運站販賣機購買一條3、400元的生乳捲嗎?

對於亞尼克來說,選擇自動販賣機這個賽道,可以為未來YTM裡面販售的產品增添更多可能,也可以自行運籌這個通路,為廣大的加盟邏輯做展開,這是企業面的商模創新。

不過以更有效率的邏輯來看,台灣身為全球便利商店密度第二高的國家(第一為韓國),生乳捲與便利商店更進一步的深度合作,或許會是不錯的選擇。

延伸閱讀:燒掉6千萬的大膽賭注,銷售卻不如預期⋯亞尼克蛋糕販賣機下一步怎麼走?

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #餐飲科技
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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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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