Uber Eats為何敢逆風漲價?解密背後底氣:一套演算法挑出「誰是高價值會員」
Uber Eats為何敢逆風漲價?解密背後底氣:一套演算法挑出「誰是高價值會員」

在這波外送專法之亂中,面對消費者抱怨聲浪,為什麼Uber Eats仍大膽漲價?

漲價背後,一大原因當然是來自專法造成的成本提高,以及來自總部的獲利壓力,但能夠這麼做的底氣,還是回到Uber這家公司在外送以外的多元業務結構,以及他們長期仰賴的命脈:演算法。

用演算法「精算」會員終身價值

演算法一直都是Uber Eats的強項,他們透過精準計算商家、消費者和外送員之間的距離、交通等因素,決定要派單給誰、怎麼派、要不要夾單等。其中疊單的設計,就是過去他們得以在這個高難度的四方平台中,仍然能夠擠出利潤的一大關鍵。

即便外送專法上路後,因為外送員計薪規則的調整,已經改變了Uber Eats過去可以在配送端做到效益最佳化的條件,但這個「精算」的能力,在消費者身上一樣可以發揮作用。

對外送平台來說,相對於計較一張訂單是賺是賠,更重要的其實一直都是顧客終身價值。特別是Uber旗下不只有外送業務,還有叫車、快遞、廣告、會員訂閱等,商業模式很多元。

多元服務+折扣優惠留住會員

同樣一個會員,有人除了叫外送,也會叫車;有人一週只點一次外送,但一出手就是上千元;也有人總是鎖定有折扣碼的時候下單。對平台來說,不同會員有不同特性,最終可以為平台帶來的價值也不一樣。

這是為什麼對他們來說,即使全面漲價可能一次得罪大量消費者,他們仍選擇採取這個做法,用以填補外送專法墊高的成本。

直覺來看,全面漲價一旦逼走了用戶,不只外送的訂單量會減少,平台整體流量下滑也可能連帶流失商家、廣告、訂閱等收入。

但Uber手上一直都握有一個工具,就是折扣優惠。

當一個消費者點餐的頻率變少了,他們可以透過發送折扣碼,吸引消費者回來;又或者,近期在社群上有消費者分享,因為覺得外送費變得太貴,體驗卻更差,決定要取消Uber One會員,卻收到了5折訂閱折扣優惠,所以繼續留下。

對Uber來說,重點不在於保持會員數量的最大化,而是要確保「整體收費調漲所帶來的收益,能夠大於訂單流失可能造成的損失。」

假設外送專法讓平台每筆訂單的成本增加10元,於是平台從消費者端多收10元,最終決定這增加的10元收費能不能補回平台利潤的,是調漲之後,平台會因此流失多少訂單?

漲價的底氣:能分辨哪些會員值得留

而要降低漲價造成的損失,關鍵就在於平台是否能辨識出,哪些會員值得用深度折扣留下,哪些使用者可以選擇放棄。

就像是一個既使用外送,同時也經常使用叫車服務的會員,有可能會比單純只使用外送服務的會員,值得用更深的折扣去挽留。因為發送外送折扣所造成的損失,有機會從叫車和廣告業務補回來。

當然,實際上要判斷應該在什麼時機,用多深的折扣去挽留消費者才划算,需要計算的條件遠比上述情境更複雜。但這也是Uber演算法最能夠展現價值的地方。

作為台灣兩大外送平台之一,Uber Eats在台灣有龐大的使用客群,只要這當中存在因便利性等原因離不開平台,以及價格敏感度不同的客群,那Uber就可以針對用戶特性與價值,祭出高低不等的優惠,來降低流失率,而不必然對所有人都保持一致的低價。

對Uber Eats來說,比起這波收費調整能不能補上外送專法增加的成本,更大的考驗應該是,漲價之後,演算法能不能既守住獲利,也繼續將最有價值的那群消費者留下。

本文出自商業周刊,原文標題為:Uber Eats為何敢在抱怨聲中漲價?一套演算法精算出「誰值得挽留」

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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