瑞幸咖啡解密:它如何從造假醜聞「死去活來」?財報一個數字曝海外擴張可能原因
瑞幸咖啡解密:它如何從造假醜聞「死去活來」?財報一個數字曝海外擴張可能原因

瑞幸咖啡傳出可能來台,在南京東路開出第一間門市,讓這間中國連鎖咖啡品牌的名字睽違多時再次進入台灣消費者的眼簾。一般大眾對瑞幸的印象,或許仍停留在多年前爆出財務造假,被迫從那斯達克退市的消息,然而這些年他們已挺過當時的低潮,成為中國連鎖咖啡龍頭,甚至重返美國市場計畫再次IPO。

瑞幸曾經是中國新創界的一枚傳奇。由陸正耀、錢治亞在2017年成立,短短6個月估值便站上10億美元,兩年就在納斯達克上市,締造了中國企業最快赴美上市的紀錄,至今這個紀錄還沒有被打破。

然而,2020年瑞幸被做空機構渾水研究踢爆涉嫌財務造假,從門市銷量、商品售價、廣告費用到其他產品的淨收入都被誇大。這起事件導致瑞幸短短一年就不得不從那斯達克退市、包括陸正耀、錢治亞在內的管理層遭到撤換,也對門市進行大規模的優化。

因為這起事件,瑞幸咖啡淡出了中國以外民眾的視線,當時外界普遍以為深陷醜聞的咖啡新創可能就此倒下。但事實上,這些年他們反倒稱霸了中國咖啡市場,最新公佈的2025年第三季財報中,營收年增達到152.8億人民幣,門數數量更是逼近3萬家。

瑞幸咖啡當年是怎麼「死去活來」的?

瑞幸是如何走過當時的低潮,甚至在中國咖啡市場登頂?

秘訣一:設快取店壓低成本、大量優惠促銷,迅速展店搶市占

儘管同樣是咖啡品牌,瑞幸走的是和星巴克截然不同的路線。他們打破「第三空間」的概念,讓用戶用App下單結帳、設立面積極小的快取店改善了人力與店面成本,藉此壓低一杯咖啡的成本,並提供大量的優惠進行促銷,進而迅速展店擴張。

瑞幸執行長郭謹一曾提到,在好不容易解決海外的訴訟、賠償等問題後,他們著手對公司進行了一系列改革,並制定了以技術驅動的企業理念,從內部管理到門市營運盡可能系統化、自動化,例如可支持每日超過500萬筆交易量的「Hybrid MultiCloud」、自動排班以及自動下訂等系統。

瑞幸咖啡
瑞幸透過App直接下單、設立快取店等方式節省門市的人力、店租成本,進而壓低每一杯咖啡的成本。

郭謹一提到,這些技術許多也是一步步試錯調整才達到可用的水準,例如自動下訂一開始的接受度並不高,因為物料的供應與存放非常複雜,最初門市的採用率僅僅只有20%,但經過不斷改良後,現在自動下訂的採用率已經達到85%。

瑞幸咖啡或許就是一種現代人崇尚的「極簡」風格,他們不講究溫馨的氛圍、放鬆自在的空間,以極度效率與實惠的價格為主打,並透過發放優惠券等形式在社群媒體上引發傳播與話題,成功擄獲大批用戶,在中國市場快速拓展。

秘訣二:整合垂直供應鏈、融合茶飲店文化,用產品捉住用戶的心

比起一杯咖啡的單價,他們瞄準讓消費者常喝、多喝。郭謹一曾指出,中國消費者一年平均只喝10杯咖啡,喝咖啡的習慣與氛圍還非常淡薄,在許多已開發國家這個數字已達到100、200杯。這代表中國咖啡市場仍然有著非常大的成長空間,因此他們希望提升消費者喝咖啡的頻率為主。

而要實現這個目標,瑞幸將重心放到了連鎖咖啡品牌最重要的產品上。

瑞幸認為,咖啡要在中國普及光便宜是不夠的,最大的難點就在於味道。他們希望融合茶飲的風格讓消費者更容易親近咖啡,為此每年推出超過100種新口味,並持續與大量品牌進行聯名活動,例如他們本地的連續劇《玫瑰的故事》、轟動一時的3A動作遊戲《黑神話:悟空》,又或者是經典的《湯姆貓與傑利鼠》,為消費者營造多變的新鮮感。

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瑞幸透過大量聯名、新口味維持消費者的新鮮感。
圖/ 瑞幸

想穩定供應多變口味,而且價格便宜,最重要的便是供應鏈。瑞幸透過直接投資供應鏈、與巴西等產區簽訂長期契約,不再是被動的採購方,擺脫價格波動造成的不確定性,穩定未來幾年內的供應。

同時,瑞幸還自建烘焙工廠及加工廠,直接生產可供門市使用的咖啡豆,預計當廠房全數完工後,每年烘焙產能可達到15萬噸,相當於中國進口咖啡豆的總額。

透過供應鏈的整合,以及數位化降低人力與租金成本,提昇營運效率的策略,瑞幸得以從2023年開始超越中國星巴克的營收,在中國咖啡市場稱霸。

延伸閱讀:瑞幸咖啡台灣門市要開了?順昱控股到底是誰?《數位時代》實地訪查,裝修店面懸2大疑點

瑞幸咖啡現況:營收大增獲利率卻下滑,或成海外擴張主因

不過在高成長背後,瑞幸也逐漸遭遇瓶頸。儘管最新的2025年第三季財報中,繳出營收大增50%、展店3,000家的好成績,仍有一個數字讓投資者擔憂,那就是 獲利率

瑞幸第三季獲利為17.7人民幣,年增13%,但獲利率從去年同期的15.5%下滑至11.6%。這背後的原因在於成本大增,成本增加的速度甚至超過營收,除了配送成本暴漲211%外,材料、租金成本也全部攀升。

這顯示瑞幸的營收能有如此成長,主要依賴外送及展店的自然增長,單店的效率並沒有太大的變化,才使得成長的增長速度甚至比營收還快,代表著無論是因為競爭強度加大、民眾消費習慣的改變速度,瑞幸依照展店擴張成長的模式,可能已經快到盡頭。

這或許是為何瑞幸近年持續布局海外市場,在新加坡、美國等地持續開拓業務。今年6月他們已在美國紐約曼哈頓開設第一披新門市,甚至計畫重新在美股上市。

目前尚不得而知台灣是否是他們的下一站,不過瑞幸在中國打下江山的策略能否在此奏效,還有待觀察新門市正式開張後的表現了。

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資料來源:The Low Down36氪瑞幸

關鍵字: #瑞幸咖啡
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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