一款漢堡,都市鄉村不同價!日本麥當勞為什麼不再做「價格破壞大師」了?
一款漢堡,都市鄉村不同價!日本麥當勞為什麼不再做「價格破壞大師」了?

記得當年剛到日本時,人生地不熟,生活模式仍在摸索階段。尤其在飲食方面,要找到熟悉的台灣味並不容易。雖然日本國民美食如拉麵和壽司,口味與台灣相近,但價格相對較高,難以經常光顧。所幸,日本麥當勞這個店舖眾多、產品口味與台灣相似的餐飲品牌,以其靈活的價格策略,在旅日初期扮演了重要的角色。本文將從價格設定的角度,探討這個源自美國的速食品牌,在日本市場的價格策略轉型。

日本麥當勞由極具商業氣息的東京大學法學部畢業生藤田田引進。1971年,他開設日本第一家麥當勞。隔年(1972年),該店創下單日營業額221萬日圓的紀錄,刷新當時全球2,200家麥當勞的單日營業額紀錄。更在短短10年內,將日本麥當勞的營業額推至日本餐飲業首位。

那麼,如今的日本麥當勞是否仍穩坐龍頭寶座呢?

從日本外食企業的營業額來看,日本麥當勞目前排名第二。然而,排名第一的企業是透過多樣化的餐飲品牌和併購來達成全國第一的營業額。若以單一產品和單一業態來看,日本麥當勞仍以一年約4,054億日圓的規模,穩居日本第一。

儘管日本麥當勞的營業額很高,但不少日本消費者對這個品牌的印象卻是「低價」。因為麥當勞所引發的價格話題屢屢登上日本媒體版面。最主要的原因是,日本麥當勞的價格設定往往對市場具有很大的破壞性,甚至可以稱之為「價格破壞大師」。

以下列舉幾個例子:

1987年推出的「サンキューセット」(THANK YOU套餐),包含漢堡、薯條和飲料,原價520日圓的產品以390日圓(日文39的發音類似英文的THANK YOU)的價格登場。除了價格親民,發音的順口性更讓「サンキュー」入圍當年的「日本流行語大賞」,在行銷史上留名。

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圖/ shutterstock

1994年,在日本經濟不景氣的氛圍下,麥當勞導入了「バリューセット」(VALUE套餐)。以漢堡、薯條和飲品的組合,提供400日圓、500日圓、600日圓三種價格帶的「超值套餐」。由於價格平易近人,成功吸引了以用餐而非喝咖啡為目的的顧客及家庭客群。「バリューセット」更在9個月內創下銷售2億組的驚人紀錄。

2000年,麥當勞推出基本款「ハンバーガー」(漢堡)平日僅售65日圓的促銷。回溯到1971年第一家店(距今50多年前),當時一顆漢堡售價80日圓。因此,當2000年日本麥當勞將漢堡價格降至65日圓、比50年前還便宜時,自然引發市場轟動。

2005年,麥當勞又推出「100円麥克」,包括甜點、咖啡和漢堡等單品特價100日圓。在100日圓已經買不到什麼商品的時代,「100円麥克」吸引了許多手持一顆銅板上門消費的日本人。

日本麥當勞自1990年代初期便憑藉成功的行銷策略,將營業額從2000億日圓推升至2008年超過4000億日圓的歷史高峰,並同步擴張店面。

然而,自2009年起,日本麥當勞卻步入衰退期,2012年後營業額更跌破3000億日圓,2014年甚至僅剩2200億日圓,面臨年度虧損。

這種長期性的營業額下滑,可能與其多年來建立的「價格破壞者」形象有關。消費者對日本麥當勞的價格形成了特定的心理預期,一旦實際價格偏離這些預期,便可能轉向其他提供促銷的競爭對手。

因此,日本麥當勞開始重新調整品牌定位,除了過去強調的價格優勢外,也將宣傳重心明確地轉移到工廠生產品質以及店舖改造上,並以此作為新的宣傳主軸。強調日本麥當勞不只注重價格,更投入大量資源於提升產品品質和店舖環境,以提升顧客的整體消費體驗,工廠的生產流程控管與店舖的現代化翻新,成為日本麥當勞對外溝通的新重點。

在強化品牌定位、提升品質和店舖體驗之後,接下來,日本麥當勞在價格策略上也開始調整過去的「低價」策略。這不僅是為了重塑消費者對日本麥當勞的既定價格印象,也是因應日本少子化導致的來客數減少,以及日益高漲的人事費用和食材成本。長期來看,價格調整是應對未來社會情勢的必要措施。

從基本款「ハンバーガー」(漢堡)的售價來看,2014年為100日圓,2019年調漲至110日圓,2022年3月漲至130日圓,2022年9月再漲至150日圓,到2023年1月已達170日圓。從2019年到2023年,價格漲幅超過50%,顯示日本麥當勞對價格調整的積極態度。

一樣的漢堡,都市鄉村不同價!日本麥當勞在想什麼?

此外,2023年7月,日本麥當勞更導入區域別價格制度,根據店舖所在地(推測是以熱鬧程度區分)將店舖分為「都心店」、「準都心店」和「通常店」,其中都心店的價格高於準都心店和通常店。2023年導入此制度後,以大麥克為例,準都心店的售價立即調漲,比通常店高出20日圓,而都心店則比通常店高出50日圓。這可視為另一種形式的漲價,但通常店的價格則維持不變。

區域別價格制度在日本引發廣泛討論。對企業而言,導入此制度相對有利,但並非所有品牌都具備日本麥當勞的條件來執行。

以下幾點說明其優勢:

優勢一:店舖數量多,可以精準了解消費者對價格敏感度

日本麥當勞在日本的店舖數量超過3,000家,2023年被劃分為準都心店和都心店的店舖共有187家。雖然僅佔6%,但由於已達到一定規模,僅對這些店舖進行價格調整,可以清楚了解消費者對價格調整的敏感度,再根據調整結果判斷未來是否對其他「通常店」進行調整。

其他品牌若店舖數量不及日本麥當勞,測試的準確度將無法與之相比;若要提高調整店舖的比例,又可能造成過大影響。這種調價方式是其他品牌難以複製的。

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圖/ shutterstock

優勢二:把部分產品排除在調漲行列之外,降低消費者反彈

日本麥當勞的另一項優勢在於其豐富多元的產品線。因此,在實施區域別價格制度時,得以選擇性地將部分產品排除在區域別價格範圍之外,讓某些產品的價格維持一致。例如,經典款「ハンバーガー」(漢堡)便不在區域別價格制度的調整範圍內,這讓經典款「ハンバーガー」(漢堡)在都心店的價格仍維持與通常店相同。

此舉有助於緩解都心店調價所帶來的衝擊。此外,麥當勞針對不同時段提供的產品系列,如早餐和CAFE,其中的部分產品亦可作為區域別價格制度中是否排除的考量對象,使未來的價格調整更具彈性。相較之下,產品種類較少的品牌,在實施類似制度時,所能分散的壓力也相對有限。

日本麥當勞的價格策略轉型,不僅是一場商業策略的演變,更是反映日本社會經濟變遷的縮影。未來,隨著消費者習慣的持續演變,以及各項營運成本的波動,更具彈性、更精準的價格設定,勢必將成為企業經營中日益重要的一環。業者必須更敏銳地洞察市場趨勢,並具備更靈活的應變能力,方能在競爭激烈的市場中脫穎而出。

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本文授權刊登、編輯自商社男的外食迷宮

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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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