觀點|為什麼飲料店多為「一代拳王」?從霸王茶姬招股書中解讀關鍵數據
觀點|為什麼飲料店多為「一代拳王」?從霸王茶姬招股書中解讀關鍵數據

昨天寫完蜜雪冰城和霸王茶姬,說巧不巧,今天剛好路過一家「橘子工坊」茶飲店,當我看到招牌這四個字,頓時覺得光陰飛逝、歲月如梭,因為橘子工坊主打的百香果QQ椰果、百香果珍珠,當初十分火紅。

更精確一點說,大概是2008年左右吧,當時我還是個年輕人、偶爾會喝一些手搖飲料,百香果椰果果茶(到底要打幾個果!)是我以為「比較健康」的選項,因此我偶爾都會上門光顧,當時的橘子工坊經營還比較理想,店面比較多,容易在街邊遇上,也還有些媒體曝光,算是青年創業的標準成功案例:三十歲上下,靠小本生意闖出為數可觀的加盟分店體系。

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圖/ 橘子工坊飲料五股分店臉書

然後呢?重點就是,然後呢?

這次,橘子工坊其實還有然後,但,規模效應小小的,分店少少的。似乎只剩下媒體在介紹「懷舊商品」時,會被拿出來比較的一系列品牌之一。這樣的品牌,信手拈來可以列出一大串:快可立、清玉、阿婆古早味紅茶、歇腳亭⋯⋯。

為什麼飲料店品牌經常淪為「一代拳王」,多半無法做到永續經營呢?其實在霸王茶姬的招股書當中,說出了許多實情,也有些值得借鑒的關鍵數據。

延伸閱讀:霸王茶姬IPO!爆款鮮奶茶狂賣6億杯:32歲創辦人,如何靠賣手搖翻出680億元身價?

關於加盟飲料店,實情是什麼?對個別加盟店而言,做這行利潤有限,風險卻是幾乎無限。無論是員工胡搞亂整自拍上傳抖音,原料出了問題,調製過程走味,服務態度欠佳,或者價格稍稍小漲十元反應成本,都可能釀成公關危機、讓品牌大大扣分,三千公里外的加盟主惹事生非,自己卻連帶受累,這是司空見慣的事情。

可是每賣出一杯飲料,你能賺的毛利、淨利,比率卻是基本固定的。現在員工難找,手搖飲料沒有員工又往往難以支持,找機器手臂幫你搖?可能是個解方也說不定。

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圖/ shutterstock

下檔風險,幾乎是等比級數,上檔機會,卻是等差級數。

我頂多一年喝一次手搖飲,沒有投資相關生意,也沒投資咖啡店,我感受到,投資這種飲料店的風險跟利潤完全不對等,利潤微薄,但經營風險實在太大了。

在這方面,霸王茶姬的招股書具體提到了店家的經營成果,受到哪些因素影響:

是否能維持與提升產品與服務品質;

是否能成功留住既有顧客並吸引新顧客;

是否能持續提升單客消費額與推動新銷售策略;

是否能快速反應市場變化與消費趨勢;

是否能維持良好的供應商、合作夥伴與第三方廠商關係;

是否能順利招募、培訓並留住人才;

是否能投入足夠的資金與資源經營自有門市;

是否能

控制各項營運成本(如原物料、人工、行銷費用等);

是否能確保全面符合法規,並落實對門市的有效監管;

是否能有效監督並掌控門市整體營運狀況。

霸王茶姬在全世界擁有6,440間茶館,其中由公司直接經營的只有398間,換言之,多達93.8%的霸王茶姬分店是加盟店,這公司除了在美國上市,直接轟動武林之外,要如何在多如牛毛的飲料市場殺出血路呢?

是的,要打廣告。

文件中,霸王茶姬公司也透露,該公司2022年至2024年間,銷售與行銷費用占同期淨營收的 15.0%、5.6% 與 8.9%。平均值大約10%。

還沒算全部的費用、成本喔,要先抓出10%打廣告。

如果通膨持續呢?如果茶葉歉收呢?霸王茶姬主打的是「 高端現煮茶飲 」,也許一時之間能反映在漲價上,但這終究是非必要性消費,顧客能夠忍受多大幅度的上漲呢?知道這個漲幅的老闆,通常會感嘆為時已晚了。

我並非看壞每一家手搖飲料品牌,我只是對這個商業模式,感到使不上力。

如果有人找你加盟手搖店,決定前那個晚上,不妨跟我複誦一遍:下檔風險,幾乎是等比級數;上檔機會,卻是等差級數⋯⋯。

本文出自周岐原電子報

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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