餐飲業「百貨大遷徙」!為什麼饗賓、路易莎寧可被抽成,也要卡位百貨商場?
餐飲業「百貨大遷徙」!為什麼饗賓、路易莎寧可被抽成,也要卡位百貨商場?

周末傍晚 6 點,台北信義區的百貨公司餐飲樓層已經一位難求。同一時間,幾條街外的巷弄裡,幾家街邊餐廳門口冷清,來客數不如以往——這樣的對比,近幾年愈來愈常見。街邊店的餐飲業者面臨的,是人潮流失、逐漸往百貨商場內移動的現實考驗。

長期輔導餐飲品牌的天帷企管顧問負責人林剛羽表示,放眼目前幾大餐飲集團幾乎都有步伐往百貨商場靠攏的趨勢,以饗賓集團來看,目前所有餐廳都開在百貨商場內;而王品、路易莎這些過去靠街邊店打下江山的品牌,也開始為百貨通路開發專屬品牌。

當產業龍頭都做出類似的選擇,這個訊號代表著什麼意涵?

街邊店面臨「跨維度競爭」:超商、外送、團購搶走客源

林剛羽點出,以前街邊店業者會認為最大的競爭對手是隔壁那家店、新開的連鎖品牌、或是同商圈的同類型餐廳,「這些都是對手,但不是最可怕的。最可怕的是超商鮮食、外送平台,還有那些直接把便當送到辦公大樓樓下的團購業者。」

他解釋,一家開在辦公商圈、客單價 200 到 400 元的街邊餐廳,過去靠的是午餐內用需求。但這幾年,超商鮮食品質愈來愈好,微波一下就能吃;外送平台讓人連門都不用出;更有甚者,現在有業者專門經營辦公大樓團購,早上收單,中午準時送到樓下。

「你開一家店守在那裡等客人上門,人家把餐直接送到客人腳邊,」林剛羽指出,這就是街邊店面臨的「跨維度競爭」—— 對手不是另一家餐廳,而是整個消費行為的改變,「這種競爭,不是把產品做好就能解決的。」

此外,街邊店的經營環境持續嚴峻。法規要求逐年趨嚴,消防、環保、建管每一關都是考驗。更棘手的是鄰里關係,一家生意興隆的餐廳,往往就是社區衝突的導火線。

有業者私下算過一筆帳,百貨抽成雖然高,但省下處理投訴、應付稽查、維護鄰里關係的時間和心力,換算下來未必比較貴,「當作花錢買清靜,可以專心把產品做好。」

百貨的優勢:競爭環境單純 + 自帶用餐目的的人流

相較之下,百貨商場裡的競爭反而單純,林剛羽解釋,在百貨裡,對手就是隔壁那幾家餐廳。大家比的是產品、服務、翻桌率,這些都是可以控制的變數。

更重要的是,百貨的人流結構不同。消費者進百貨,往往是帶著「要吃飯」的目的來的。逛街逛累了要吃、看電影前要吃、停車要折抵消費所以順便吃。這種「一站式」的消費模式,讓餐廳不用花太多力氣攬客,人流自然會進來。

街邊店呢?你得自己想辦法讓人走進來。而那些本來可能會走進來的人,現在可能在辦公室裡滑手機點外送。

換句話說,進百貨不是因為百貨比較好,是因為街邊店的戰場已經變得太難打,林剛羽說,「選百貨,是選一個你還有機會贏的地方。」

餐飲品牌進駐百貨前,必先做好 3 個準備

然而,百貨商場並非遍地黃金。許多業者滿懷期待進場,卻發現業績數字漂亮,口袋反而空了。問題往往出在這三件事的心理與金流準備:

第一,營收結構能否承受抽成。

百貨的收費邏輯和街邊店截然不同。美食街的抽成通常超過營業額的 20%,加上管理費、行銷分攤等雜項,實際負擔可能達到 25%,甚至更高。即使是有獨立座位區的店型,抽成也落在 15% 到 18% 之間。

曾有一家主打高 CP 值的牛排品牌,想從街邊跨進百貨。顧問團隊協助試算後卻得出,以當時的定價和成本結構,每賣出一客就虧一客。這家業者花了將近一年調整成本與售價,才正式進場。

關鍵在於毛利必須能夠覆蓋抽成。如果原本的策略是薄利多銷,進百貨很可能變成「業績成長、獲利歸零」的窘境。

第二,現金流要預留緩衝。

街邊店的營收,當天進帳就是自己的。百貨完全不同,每日營業額必須先繳交給商場,等到次月中旬甚至月底,扣除各項費用後才會撥付。

這代表一到兩個月的資金空窗期。對現金流抓得緊的業者來說,這段時間可能連薪水都發不出來。「很多客戶第一次進百貨,本來每月 5 號發薪,後來都改成 20 號,」林剛羽提醒,無論是薪資或其他相關金流調整,對團隊運作和士氣都是考驗,必須事先規畫。

第三,做好「被管」的心理準備

進了百貨,經營自主權會大幅縮減。

樓管會監督服務品質、處理客訴、檢查清潔等等,好處是商場能幫你解決許多難題,但壞處是,許多原本創業者能作主的事情,現在多了一個單位要溝通。

例如,想在過年提早打烊辦尾牙?街邊店貼張公告即可,百貨得提出申請,而且多半不會核准,因為那正是商場最繁忙的時段。研發新菜色?也有可能要先經過百貨同意。

「創業的人通常不喜歡被管,但進百貨就是得接受管理。」林剛羽觀察,有一個品牌剛進百貨時也經歷過適應陣痛,但隨著集團代理更多品牌進入台灣市場,發現百貨通路才是業績主力,最終也調整了心態。

餐飲業的「百貨大遷徙」,反映的不僅是選址策略的改變,更是消費型態與商業模式的結構性轉型。無論選擇進駐百貨「打群架」,還是堅守街邊「深耕社區」,地點從來都不是獲利保證,唯有釐清自身的成本結構、看懂目標客群的需求,並做好相應的財務與心理準備,才能在這場餐飲生存戰中,找到屬於自己的一席之地。

本文授權轉載自經理人月刊

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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
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

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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