小訂席專員變漢來美食超業,年業績4.5億秘訣:生意是問出來的
小訂席專員變漢來美食超業,年業績4.5億秘訣:生意是問出來的

「您等我一下,我去把位子追出來」、「要請您補一下這次宴客來賓的年齡和國籍,我請主廚調整菜單」、「我們的LED螢幕很大,您們要播放的檔案要注意格式的設定。」

從訂位到菜單,她全都管!飯店開幕僅三個月就獲利

喬訂位、調整菜單,甚至管到客人的簡報格式,這些細節的掌控,都是今年才三十三歲的漢來美食北區業務督導吳采凌的日常。

她是漢來美食的超級業務員,在她和團隊努力下,台北漢來大飯店成立才一年多,宴會廳營收就達四億五千萬元,僅比常年居業界第一的龍頭少三成。

不只如此,也超越原本預計需耗時兩到三年才能損益平衡的目標,開幕才三個月就開始賺錢,成為漢來美食旗下三間宴會廳中最賺錢的場地,全年獲利貢獻逾四成。

甚至時間回到一年多前,當台北漢來大飯店還是一片工地時,吳采凌就收到兩筆喜宴訂單,搶著要當開幕第一組賓客。

台北是台灣飯店的一級戰區,競爭激烈,沒有國際品牌光環加持的漢來,如何在宴會市場迅速占下一席之地?

吳采凌能成為超級業務員的關鍵是:她的目標從來不只是「成交」,而是「幫客人解決問題」。

她的英文名字叫Linda,在漢來的客人之間常流傳一句:「找Linda會有好處。」但這並不是她折扣給得特別大方,而是她總是積極回應客人需求,使命必達。

例如,宴會廳旺季時,訂位一位難求,很常發生的例子是,客人的秘書打來訂位沒位子,但打給吳采凌就有,那是因為她會去幫忙「追位子」。

一般業務員可能會請客人排候補,但吳采凌的做法是「您等我一下,我去把位子追出來。」因為很多位子雖然看起來被訂走了,但實際上,有些客人可能訂了很多家,後來選擇別家卻沒有取消,她會一一確認、核對,為客戶爭取最後機會。即便最終仍無法安排,也能獲得客戶諒解。

還有,像新人辦喜宴時,常有創意需求,例如特殊進場方式或互動環節,有些業務員選擇直接拒絕,吳采凌則會想辦法協調各部門,幫助客戶完成心願。例如客人想在舞台上煮紅酒代替倒香檳,需要另外接電使用電子鍋,一般業務可能害怕跳電婉拒客人,但她會詢問電機人員,排除跳電疑慮,幫客人完成橋段。

「宴會廳業務拚的是對客戶的積極度,」她指出,五星級飯店的設備往往相差不遠,客人選擇的關鍵其實在於業務的效率與回應速度。

在派駐台北前,吳采凌在高雄漢來大飯店的宴會廳負責建設業、扶輪社、婦女會等社團客戶,三年內,其管轄路線的年營收從一千四百萬元,成長到五千四百萬元。不到三十歲就被派駐到漢來的台北市場前哨站「世貿名人坊」。

當時國揚集團創辦人侯西峰還曾擔心「這麼年輕耶,這樣可以嗎?」一手拉拔吳采凌的漢來美食董事長兼總經理林淑婷打包票,「可以!她絕對可以!」

比客人還嚴格盯細節,不在職責內的服務也做到位

林淑婷觀察,吳采凌往往比客人自己還關注細節,把客人的宴會當成自己的宴會在舉辦,這其實就是經營好一座宴會廳的競爭力,「設備是固定的,軟體細節要能無限提升,才能做到超越客戶期待。」

吳采凌的熟客、華友聯集團董事長陸炤廷就印象深刻,「她會主動來提醒我們,是不是要為賓客準備不一樣的菜色、有沒有忌口?」

她不只專注主人家,還會事先詢問賓客國籍、年齡,再協調內外場,讓客人的任何需求都能被即時解決。

平時,為了幫客戶解決問題,即便是非她職責範圍的服務,如飯店內住宿與餐廳訂位、伴手禮準備,也都協助處理。

甚至,她會幫客戶解決客戶公司內的矛盾,這種更大的難題。比如,曾有客戶在選活動場地時,因公司內的高層希望在國際級飯店舉辦,因此不想在漢來下單,她會親自說服客戶的主管,帶他們實地考察,進而拿下訂單。

吳采凌的這種細心與多想一步,究竟怎麼練出來的?

她認為,凡事都不能理所當然的看待,要多問、多想,才能深入理解客人的真實需求。

例如在培訓團隊時,她會跟團隊說,假如客人表示要「二十桌、二百二十人」時,不應直接用每桌十一人思考,要進一步詢問是否部分桌次為十人、部分為十二人?經詢問的安排,才會更符合客戶需求。

而當吳采凌的目標不只是「拿下這筆訂單」,而是「幫客人解決問題」時,當心中想的不只是成交,而是更完整的服務客戶,她更進一步將解決問題的能耐,用在內部管理。

她剛調駐台北,進入世貿名人坊時,公司對她的期待其實很單純,就是「認識企業老闆」,拓展人脈,為整個集團以及將來的台北漢來鋪路,創造更大效益。因此,提升毛利率、拚效率,一開始並不是她的首要任務。

化身數據化管理推手!拚共好,帶團隊一起衝效率

但,她卻在任內為世貿名人坊導入訂位系統,因為傳統紙本作業讓訂位繁瑣,也難以掌握客戶需求,影響服務效率。「一個客戶的喜好,應該(透過系統紀錄)被大家都知道,而不是只有我知道。」吳采凌說。

於是,她著手改革,推動數據化管理,建立客戶資料系統,不僅記錄消費習慣,更讓團隊能清楚掌握每位客戶的偏好,進一步分級經營,提高服務效率。

剛開始,團隊並不領情,想沿用紙本,不願花時間輸入電腦。但當大家發現數據化管理讓工作更省力、準確時,反彈聲音逐漸消失,最後成為每個人離不開的工具。

這其實是她平常注重工作效率的延伸。例如,她把訂位日期手寫在桌邊行事曆上,電話一響立刻對應,不必再花時間查詢。高效,自然讓她能做成更多生意,也在客戶眼中更顯專業。

但我們好奇,難道客人的所有問題,都該無限制的滿足、解決?

吳采凌說,其實解決問題的最好方法,並不是只聽話執行,而是站在客戶立場,多想一步,才能給予最好的體驗。

漢來美食台北漢來大飯店業務部經理呂婉綺舉例,「就像客人說不要蔥花,並不是馬上幫忙挑掉,而是先了解原因。若是過敏,當然去掉;但如果只是個人口味,我們會解釋,這道菜最出色的地方,就在蔥花,去掉反而可惜。」 好的服務不只是滿足客戶,更要幫客戶理解選擇。

吳采凌習慣在宴會現場來回穿梭,細心檢查每個細節,並非只把一切交給現場服務人員。「我通常從早上十點待到晚上十點,但其實不覺得累,因為能和客人聊天,建立更深的關係。」她笑著說。

這種發自內心的熱情且真誠的服務,正是林淑婷眼中「超級業務員」的關鍵:「當你有熱情,面對問題時,就會想方設法解決。」侯西峰也高度肯定吳采凌,短短幾年就將台北市場做出口碑,是相當傑出的主管。

日本經營之聖稻盛和夫曾說:「人生、工作成果等於思維方式乘以熱情,乘以能力。」吳采凌從高雄的小訂席專員,到台北市場的關鍵戰將,正是這句話的體現。

本文授權轉載自商業周刊

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
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生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

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吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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