中國珍奶一年千家暴力式展店,六角「短鏈新戰法」拚突圍!
中國珍奶一年千家暴力式展店,六角「短鏈新戰法」拚突圍!

對中國企業的價格戰,除了流血殺價,還有什麼招能抗衡?

台灣手搖飲品牌日出茶太,將價值鏈全面革新的戰法,值得參考。

二○○五年成立的日出茶太(Chatime),是上櫃公司六角旗下手搖飲品牌,去年該品牌營收占六角總營收五二%。在台灣,你或許很少看過它,但在全球,它門市數高達一千五百家,在中國以外市場,它的門市數最多,比五十嵐海外品牌KOI還多。

相較五十嵐靠直營店征戰全球市場,日出茶太靠全球代理、加盟模式,在全球市場征戰,他們會先在一個國家、區域找一個代理商,並由該代理商負責開加盟店。

它是台灣珍奶進軍海外的先驅之一,如今卻面臨中國珍奶品牌的強力威脅。

市調發現與年輕客漸行漸遠,店型、菜單、包裝全改變

近年中國珍奶品牌起,並積極向海外擴展,最知名的就是蜜雪冰城、喜茶和霸王茶姬。

六角國際共同創辦人兼董事長王耀輝回憶,二○一八年,是他們首次與中國珍奶「交戰」,那年就發現,中國珍奶的威脅遠比想像中的大。

他解釋,中國業者的戰法是不顧一切大舉展店,印尼的日出茶太門市,還曾經被五、六家蜜雪冰城門市「團團包圍」。

「我們在印尼花了十年才開四百多家店,蜜雪冰城才一年就開了一千多家店,」他感嘆說道。

「這種就是不講理、暴力式的展店!」六角國際共同創辦人兼執行副總經理王麗玉說,中國業者的思維是,市占率先搶先贏,有問題日後再說,儘管同個品牌的兩家門市隔著街打對台,也在所不惜。

不久疫情爆發,橫衝直撞的中國業者也被迫停下腳步,這給了六角喘息空間,沉下心思考:如何強化既有競爭優勢?

他們採取破釜沉舟的方式,從品牌、產品、供應鏈,做全面的價值鏈改造。

首先,他們在澳洲、加拿大、印尼、英國四個主要市場,做了四份針對消費者認知的市調,發現二十年前日出茶太的消費客群是高中、大學生,如今變成了上班族。

「這個調查敲醒我們,原來我們離年輕人這麼遠了!」王麗玉說。

品牌老化同時,中國珍奶品牌擅用抖音、小紅書等社群媒體,鎖定年輕族群強力行銷,使他們的劣勢更加明顯。

因此,從去年下半年開始,日出茶太開始著手重塑品牌。

他們做法是,首先推動新一代店型,原本視覺識別以深紫色為主,現改為淺紫色,並搭配數位點餐機,讓門市形象更符合年輕人偏好。

其次,為了貼近年輕消費者喜歡打卡的需求,他們重新調整菜單,從過去偏重奶茶類,改為擴大果汁、冰淇淋為基底的飲品比重,讓飲品外觀更加繽紛。

最後,設計新的包裝文宣,加入joy(歡樂)等字眼,為品牌增添歡愉的氣氛。

這三個改變,目的是找回流失的年輕客群,進而提高單店營收。已改裝為新一代店型的門市,其營收比改裝前平均提高了二七%。

花七個多月植入危機感,做短鏈革命提高代理商利潤

但,看似簡單的改變,推動時卻面臨代理商的強大阻力。

有些代理商不解,好不容易從疫情中脫困,總部竟要求花錢改裝門市;也有代理商埋怨,他們奶茶類商品賣得不錯,為何要增加果汁類品項?

日出茶太要怎麼說服世界各地的代理商?秘訣是「擒賊先擒王」。

他們找了門市數逾百家的國家代理商,先說服這些關鍵代理商,請他們起帶頭示範作用。

開會時,王耀輝、王麗玉展示之前做的市調報告,向代理商們示警:「年輕族群都跑去喝中國珍奶了,再不做改變,我們會徹底失去年輕人!」

他們花了七個多月時間,將「危機感」深植在大型代理商心中,他們開始動,小型代理商也跟進。

甚至,為了提高代理商的利潤,他們還進行一場「短鏈革命」。

早在疫情前,日出茶太就建議台灣的供應商到東南亞設廠,但意願不高,直到疫情爆發,他們決定破釜沉舟重整供應鏈,積極在東南亞各國尋找供應商。

王耀輝解釋,東協之間的國家進出口免關稅;而縮短供應鏈,亦可節省運費。

只不過,這個過程付出很大的成本。在疫情期間,六角的人馬不停蹄出國拜訪供應商,有人一年下來,回國被隔離接近一百天,「我們在這段時間『陣亡』(指離職)很多人才,犧牲很大,但這一步非走不可,」王麗玉強調。

日出茶太原本九成的原料來自台灣,現降至六成,這個改變讓他們的主要市場——東南亞的代理商省下約一二%的關稅、七%的運費。不僅鞏固其忠誠度,也提振其花錢投資品牌的意願。

為了更貼近市場,六角今年還做組織調整,在新加坡增設亞太營運總部,以利聘用熟識東南亞市場的人才,且新設全球品牌執行長一職,負責開拓市場,並強化與代理商的聯繫。

國際部員工年薪上看四百萬,高管扛20公斤原料以身作則

日出茶太的優勢,是成熟的代理商模式,他們能和大多數的代理商保持良好關係,真正核心關鍵,是該公司的靈魂「國際營運部」。

王耀輝說,該部門約三十名員工,平均年齡僅三十歲,但年薪高達一百五十萬元到一百八十萬元;再加上員工認股權證的價值,則年薪上看四百多萬元,不僅遠高於餐飲業水準,甚至比肩電子業。

然而,高薪背後,是要付出極大苦力。

一年當中,國際營運部員工可能有兩百多天在海外奔波,為了留才,六角除了給予豐厚待遇,選才時會偏好年輕、且相對沒有家庭包袱的人。

光靠高薪還不夠,為了塑造代理商、供應商一有狀況,總部立即伸出援手的企業文化,王麗玉強調,領導人必須以身示範。有次代理商臨時短缺一個關鍵原料,恐導致門市缺少幾項明星商品,她立刻當起「人肉快遞」,親自背二十多公斤原料,第一時間趕赴現場。

六角能否在中國珍奶大軍壓境下殺出血路,還需要時間驗證,但它面臨的挑戰提醒我們,競爭是一個動態的過程,你必須隨時關注對手與關係人,預判下一步怎麼走。

王耀輝說,他有一個「黃金三角」理論,即代理、加盟模式要能成功,必須做到「消費者喜歡你、代理商賺到錢,總部能獲利」,三個角缺一個,這個模式就會崩塌。而要做到前兩個,就必須不斷的投資品牌,滾動良性循環。

「我們每年將獲利的二○%到二五%拿出來投資品牌,當然有股東不滿,我都告訴他們,這條辛苦的路不好走,但能走到終點,就會是長期的贏家,」王耀輝說。

成立 :2005年
創辦人兼董事長 :王耀輝
共同創辦人 :王麗玉
主要業務 :手搖飲品牌日出茶太;大阪王將、銀座杏子日式豬排餐飲品牌代理
成績單 :2023年營收41億元、稅後淨利2.9億元

本文授權轉載自:商業周刊

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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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