雙月海外首站選新加坡,客單價翻2.5倍!觀光客只佔2成,台灣小吃為何堅持出海?
雙月海外首站選新加坡,客單價翻2.5倍!觀光客只佔2成,台灣小吃為何堅持出海?

重點一: 2024年底,雙月在文化多元的新加坡開設首家海外分店,將其視為進軍國際市場的試金石,藉此觀察不同國家的口味接受度與營運模式適應性。

重點二: 新加坡分店透過菜單多元化、定價策略與用餐體驗調整,成功將客單價提升至台灣的2.5倍,打入當地休閒餐飲市場。

重點三: 拓展海外市場不僅帶動營收,更是為了員工發展與商模創新,透過制度化經營,建立可複製的連鎖與品牌授權模式。

新加坡最大的購物中心怡豐城(VivoCity)中,有上百家餐廳,近期多了一間當地人不熟悉的新品牌——雙月食品社。

創立於2012年的雙月,如今在台灣有13間分店。從去年(2024)底開始,以新加坡為起點,正式進軍海外市場,而且短短半年內,已經開出3間店。

令人好奇的是,連續7年獲得米其林必比登推薦、以雞湯深受台灣人喜愛的雙月, 觀光客的佔比其實只有2成,另外8成都是本地人。如此懸殊的比例,為什麼他們仍堅持要打海外市場?又為何把新加坡選為第一站?

「選新加坡做第一站,就是因為當地文化多元,希望把它當成(未來前進)不同國家的試金石。」雙月食品社創辦人賴永晟透露,其實日本、香港、美國都曾在考慮清單中,最後挑中新加坡,主因就是可以同步觀察其他國家的口味,做為日後展店更多國家的跳板。

商周實地走訪開幕半年的新加坡雙月首店,發現一個關鍵:

它每個月的單店營業額,高達台灣濟南店的1.5倍,達到近35萬元新幣(約新台幣867萬元)。

從地方小吃轉做休閒餐飲 雙月新加坡客單翻2.5倍

怎麼做到這樣的成績?背後的關鍵原因,在於雙月於新加坡客單價已經做到台灣的2.5倍。

雙月在新加坡的3間分店,全數都開設在百貨商場中,而且,儘管一走進店舖就能看到的滷味櫃、以及整體淺木色的視覺設計,都跟台灣雙月的品牌調性一致,但是攤開菜單,卻能看到很大的不同。

首先,是品項數比台灣多了60%。在台灣,雙月的料理以湯品、麵品為主,就像許多在地小吃店一樣,一張菜單就列出所有品項。人們走進台灣雙月,一人一碗湯、一份主食、加點滷味就是一餐。不過,在新加坡的菜單裡,卻多了更多品類,像是炒飯、甜品、熱炒蔬菜,都是台灣菜單上沒有的品項。

「現在做餐飲,重點不是賣什麼,而是怎麼賣,」負責雙月在新加坡展店、營運的合作夥伴說。

對他而言, 在新加坡百貨商圈,又以客單價落在18至29元新幣(約為446至719元新台幣)的休閒餐飲(Casual Dining)市場最為興盛。 他認為,「這個市場最好做,因為每個人都消費得起。」

要讓雙月打進新加坡休閒餐飲市場,並提升客單價,還有更多形式上的巧思。

像是,因為是瞄準聚餐商機,在台灣多是一人就會點一份的湯品,在新加坡則是定調為兩人點一份。儘管份量與台灣相同,但想到是兩人份,就會讓人感覺到更划算。

另外,在台灣,滷味以單點為主,價格在10元至60元之間;但在新加坡卻是10.8元新幣(約為267元)能任選3道。相較之下,價格貴了雙倍以上,但是當地合作夥伴說,「這就是一個概念,3份任選也會讓人覺得開心、划算。」

雙月海外非做不可?為拓展新商模

近年來,台灣許多餐飲品牌開始佈局海外市場,觀察餐飲出海的困難點,餐飲訂位系統inline前總經理蕭至瑋觀察,「最困難的不是味道,而是標準化跟體系化,很多好吃的小吃店,老闆離開就做不出來了。」他認為,雙月將規模化經營的流程設計完整,像是數位科技工具導入、教育訓練、營運管理,都是可複製。

確實,賴永晟也提到,能在2024年開出第一間海外店,原因就是在2020年左右開始擴大展店時,開始建立起連鎖經營的標準化流程(Standard Operating Procedures,SOP)。「我們前幾年不覺得我們有出海的條件,做品牌授權背後也有很多事,但近年我們展店很多,門店管理、SOP都比較適合開始做。」

談起雙月發展一路上的決策原因,賴永晟總是說,「我們很Free的!」許多合作都是緣分,遇到適合的合作夥伴就去做。

至於為何必須拓展海外市場?他坦言,自己創業前八年都是單店經營,會選擇在2020年陸續展店十多間,並且決心走出海外,只有一個原因: 「如果不展店,對年輕同仁的發展不好。」

他強調,如果要留住人才,公司就必須持續擴大。台灣餐飲業缺工嚴重,20%至30%的人員流動率是常態,但雙月卻控制在10%。而且,雙月的員工多為正職、兼職員工不到1%,這為他帶來更加穩定的產品品質、服務品質。

而經營海外市場,不僅是做到比台灣模式更高的客單價,更重要的是,也發展出品牌授權的新商業模式。在未來,賴永晟也打算推出新品牌,讓內部同仁創業加盟。他說,「做餐飲太辛苦了,我想做品牌讓同事賺更多錢。」

從湯品起家到品牌授權,未來雙月不只賣餐,更是在摸索餐飲商業模式的多種可能性。

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本文授權轉載自:商業周刊

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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
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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。

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