台灣麵包市場大翻轉！到7-11、全家買的人「變多又敢花」，全聯平均消費金額下降了|數位時代 BusinessNext

超商以便利性成為麵包市場主力，其中7-ELEVEN持續強勢成長，全聯則主攻家庭囤貨需求，但面臨人均消費下滑壓力。傳統麵包店單次消費金額較高，卻受限於人流減少與差異化不足。唯有打造品牌特色、強化會員制度，提升黏著度，才能在超商與超市的夾擊下找到生存之道。

麵包是人們生活中隨處可見的食物，不論是早餐、下午茶，或是在特定的餐食裡都有麵包的身影，在過去，到麵包店買麵包是最直覺的選擇，但隨著超商以及超市投入麵包市場，人們的選擇開始多樣化，對於傳統麵包店來說也帶來一定影響。本篇我們將聚焦在過去幾年積極投入烘焙產業發展的7-ELEVEN、全家、全聯以及7間店家數最多的連鎖傳統麵包店進行比較與討論，究竟人們偏好的通路為何、不同通路之間又有什麼樣的差異，回頭檢視傳統麵包店在超商、超市投入麵包市場之後所受的影響。

在這次分析的傳統麵包店，我們聚焦在7種不同定位的代表品牌，分別是強調職人手作與天然發酵、風格高端精緻的「歐式精緻品牌」；品項多元價格親民走日常實惠路線的「平價大眾化品牌」；歷史悠久承載地方情感、主打台式經典的「老字號品牌」；份量足口味討喜、以好吃不貴取勝的「平價好吃品牌」；全麥、低糖、無添加，鎖定健康訴求的「健康取向品牌」；柔軟細膩、精緻小巧，主打日式風味的「日式烘焙品牌」；以及結合公益理念，消費帶有社會支持意義的「公益取向品牌」。

超商與超市憑藉通路廣大佈局，帶動麵包銷量成長

超商、超市開始販售麵包已經行之有年，而近年來隨著市場需求，各家通路紛紛成立自身品牌、工廠，推出不同訴求的產品，例如強調減少添加物、全穀物等，在麵包市場投入大量資源。從2022～2025年7月invosData數據庫中，購買麵包的2千萬筆發票數據來看：

1、7-ELEVEN、全家： 每月麵包銷售額持續增長，特別是7-ELEVEN更在3年間成長超過42%。全家則持續微幅成長。在麵包品項的購買人數方面，7-ELEVEN每月穩定在10萬人次以上，全家則是在8～10萬人次之間微幅增減。可以說超商是麵包市場的主要推動者。

2、全聯： 每月銷售額穩定維持，購買人數則是穩定在3萬以上。

3、麵包店： 綜合7個連鎖麵包品牌的數據來看，加總的月銷售額與全聯相近，雖有忠實客群，但整體規模明顯小於超商。

整體來看，超商已經以「規模優勢」領先市場，而全聯與與麵包店的成長幅度相較無明顯變化。

超商客群年輕化，講求便利隨手購

接下來，我們可以從各通路的消費者輪廓及消費行為進行觀察，透過消費者一次消費的「單次購買金額」、一個月內消費總金額的「人均消費金額」（＝人均消費次數 x 單次消費金額）以及每月人均消費次數等，了解超商及超市投入麵包市場之後，不同通路的整體狀況。

整體而言，超商靠人數規模取勝，主打即時便利以及年輕客群；全聯與麵包店則以單次金額提升價值，主要滿足家庭備餐需求；而麵包店又強調特色消費的取向，例如公益取向品牌的產品，讓支持其理念的消費者願意重複回購，而健康取向品牌也吸引一批支持者，讓消費人數與人均消費金額持續成長。

超商便利性與麵包品質提升，帶動人均與銷售額全面成長

我們將購買金額成長率與人均購買金額成長率交叉比對後，可以將通路的成長動能拆解成四個象限：

第一象限： 全面成長型（人數上升、人均上升）：7-ELEVEN與全家兩間超商的兩個數值皆持續增長，其中又以7-ELEVEN有強勢增長的趨勢。顯示「便利與品質提升」對消費者有明顯吸引力，可繼續搭配奶茶、牛奶、豆漿等併買搭配組合優惠價放大客單。強調「平價好吃品牌」以及「健康取向品牌」在人數上有明顯增加，人均金額也持續增長中。

第二象限： 價值提升型（人數下降、人均上升）：「歐式精緻品牌」與「平價大眾化品牌」購買人數雖下降，但人均購買金額較為穩定，如何避免人數持續下降並提升人均購買金額是需要關注的議題。

第四象限： 量增價降型（人數上升、人均下降）：屬於第四象限的通路有全聯、「公益取向品牌」以及「日式烘焙品牌」，這三個通路雖然購買人數有所增長，但人均消費金額都有明顯的下降。

第三象限： 衰退型（人數下降、人均下降）：「老字號品牌」的購買人物與人均購買金額皆處於下降狀態，需關注如何提升既有買者的消費量。

消費情境大不同！超商即刻享用、超市偏向家庭採購

進一步從熱銷品項以及併買行為了解消費者在不同通路的消費情境，可以發現消費者在超商購買麵包大多搭配飲品，形成「早餐組合」或是「下午茶餐點」，消費者應以上班族、學生「即刻消費」為主；而全聯的熱銷品項吐司搭配併買的肉片、蛋、牛奶，明顯符合「家庭早餐」的使用情境，顯示全聯的消費者以「為家庭大量購置」為主。

超商持續強勢成長，「差異化」是傳統麵包店的唯一解方

綜合以上的觀察，消費者購買麵包主要有兩種情境，一是「快速即時的需求」，例如早餐、下午茶等，二是家庭囤貨需求，以一次購買大量存放在家裡使用。在超商及超市投入麵包市場之後，超商已經佔據第一種需求的大部分市場；而以全聯為例的超市，則與傳統麵包店持續競爭第二種需求的市場。

整體來看，超商已憑藉便利性成為麵包市場主力，其中又以7-ELEVEN持續強力成長。全聯以家庭囤貨為主，但因人均消費金額下降，如何提升回購率成為關鍵課題。傳統麵包店單次消費金額雖高，但普遍面臨人數下滑與差異化不足的挑戰，唯有經營品牌特色、透過會員等方式強化會員黏著度，才能在超商競爭下站穩腳步、維持市場定位。

本文授權轉載自《食力》，原文標題為：便利取勝、囤貨為王！實購數據揭開台灣麵包市場新秩序

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快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。