每到餐廳，服務人員貼心提醒掃描 QR Code 選擇餐點；吃飽喝足後，用線上結帳完成付款。這個一條龍式應用場景，已經成為現代人到餐廳的日常。零售餐飲第一波的數位化，是將營運系統搬遷上雲，選擇更具備彈性的基礎設施，提升顧客的體驗，簡化繁瑣的流程。
隨著人工智慧（AI）的商業應用遍地開花，台灣餐飲與零售產業正面臨新一波的數位轉型浪潮。從會員中台的數據經營、智慧行銷應用，再到自動化商品推薦，使得AI與數據的應用逐漸普及。然而誠如第一波數位轉型時所看到的挑戰，同樣發生在AI技術的應用。
在導入AI技術的過程中，多數業者遭遇資料分散、人力不足、系統整合難度高等挑戰。博弘雲端今天將深入探討台灣餐飲與零售產業當前所面臨的數位化挑戰，以及如何透過整頓數據、導入AWS AI與數據服務，實現具備商業洞察力的智慧營運模式。
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零售餐飲業如何面對AI帶來的第二波挑戰？
根據經濟部商業司的統計，2024年台灣零售業整體市場規模突破4.3兆新台幣，餐飲業也穩定成長，達到近9,000億元的年營業額。然而，亮眼的成績背後，零售餐飲的經營團隊正面臨著第二波數位轉型的挑戰。
首先，越來越多餐飲與零售業者為了要掌握來店客群，紛紛推出線上會員計畫，蒐集相關資料。但是在資料分散與系統斷鏈的挑戰下，成為轉型的第一道障礙。許多零售與餐飲業者雖然早已導入POS、ERP、CRM等系統，但這些系統多半由不同供應商提供，資料格式不一，無法相互串接，導致無法整合出完整的顧客輪廓與經營數據。舉例來說，會員系統記錄了消費紀錄，但無法與點餐系統的訂單數據整合，使得行銷部門難以制定有效的再行銷策略。
再者，人力短缺與技術門檻也是導入AI的瓶頸。根據104人力銀行的調查，2024年第二季台灣餐飲業的缺工率高達38%，其中一線人員與資訊技術人才皆短缺。即使有業者想導入AI與數據分析平台，也面臨技術導入與維運的門檻，難以長期維持系統效益。此外，缺乏即時反饋機制也使得業者難以快速應對市場變動。消費者吸收資訊的偏好快速變化、社群媒體上的口碑可能一夕之間翻轉，若無法即時掌握顧客聲音，就難以快速調整營運策略與產品組合。
數據整頓與智能洞察：AI應用的起點
要善用AI，首先就必須建立一套整合且值得信賴的數據基礎。許多台灣的餐飲與零售企業開始意識到「資料驅動營運」的重要性，並著手整頓內部數據資產，包括會員資料、POS銷售紀錄、庫存資訊、員工排班數據、顧客評論等。透過統一數據平台（Data Lake）來集中並規範所有來源的資料，企業可以針對不同維度進行分析。
顧客分群分析
藉由分析顧客年齡、消費頻率、商品偏好等資料，制定精準的分眾行銷策略。
銷售熱點與淡季預測
藉由分析歷史銷售資料，預測未來幾週的銷量變化，有效規劃促銷與備貨策略。
員工排班優化
根據每日營業額、客流量與人力調度資料，運用AI模型預測高峰時段，進而優化人力配置。
顧客評論分析
透過自然語言處理（NLP）技術，分析Google評論、Facebook留言、Uber Eats評價等，快速掌握消費者反饋與潛在危機。
而這些資料其實四散在企業的數據資料庫當中，難以用一般的架構抓取這些資料，因此越來越多台灣的零售業者選擇使用雲端數據分析的解決方案，加速解決數據孤島與採用AI的策略實踐。
導入AWS AI與數據服務：實現智慧營運的加速器
有鑑於此，在AI與數據分析的導入上業者可以選擇採用，AWS提供多樣化且彈性高的解決方案，幫助餐飲與零售業者迅速展開智慧轉型。
AWS Glue 與 Amazon Redshift：建構資料湖與即時分析平台
為了整合各種異質系統的資料，AWS Glue可協助企業進行ETL（擷取、轉換與載入）流程，將POS、CRM、ERP、會員系統等數據彙整至Amazon Redshift數據倉儲中，提供 Amazon QuickSight 即時的BI分析與可視化儀表板。
Amazon SageMaker：建置客製化機器學習模型
Amazon SageMaker讓企業可快速建立、訓練與部署機器學習模型，支援各種應用情境。以預測每日食材需求為例，透過SageMaker可建立一套時間序列預測模型，自動考量歷史銷售量、天氣變化、節慶活動等因素，大幅提升預測精準度，減少食材浪費與庫存壓力。
Amazon Bedrock：生成式AI應用建構平台
Amazon Bedrock支援Anthropic Claude、AI21 Labs、Stability AI等主流大語言模型，企業可無須建置基礎架構，即可快速導入生成式AI應用。企業只需要定義好商業達成的目標和步驟，即可掌握使用生成式AI的應用。
除了在AWS上自己建立相關的解決方案，以達到零售與商務上的目標吻合之外，博弘雲端也推出新零售與AI解決方案，打造以AI驅動的零售與餐飲系統。有哪些精采亮點可以賦能零售業者採用 AI 技術，創造更多行銷商機？
博弘雲端新零售與AI解決方案，打造零售AI驅動新典範
面對資料分散、顧客難以理解與銷售預測不精準等痛點，博弘雲端推出專為餐飲零售業打造的數據與AI解決方案，協助企業從混亂的資料中理清脈絡，打造以顧客為中心的智慧營運模式。
串聯來自 POS、訂單系統、會員管理、社群媒體等不同來源的資料，這套解決方案建構多資料源數據中台，統一資料格式與安全控管，讓企業能以更低的門檻開啟 AI 轉型旅程。透過平台，餐飲零售業者不需投入大量IT成本，也能實現跨部門、跨平台的數據整合與治理，為後續分析打下堅實基礎。 博弘雲端餐飲零售解決方案中，內建多種AI模組，涵蓋這些應用：
- 顧客分群與行銷輔助：透過消費紀錄與顧客輪廓自動進行分群，結合行為預測與再行銷建議，幫助行銷團隊規劃最適合的訊息內容與優惠時機，提升活動參與率與轉換率。
- 智慧銷售與庫存預測：整合歷史銷售數據、天氣變化與地點特性，搭配 AI 預測模型分析即將熱銷或滯銷的品項，協助採購與門市做出最佳補貨與促銷決策。
- 顧客評論與情緒分析：運用 Google 評論與社群平台的 Social Listening 技術，迅速掌握顧客的正負情緒與產品體驗關鍵詞，迅速回應潛在危機或優化營運流程，提升品牌口碑。
透過博弘雲端全新的解決方案，讓零售業者不用再尋覓多個系統來整合解決方案，即可在數據治理、顧客分析、需求預測與商業洞察上全面升級。舉例來說，一家以外帶餐盒為主的中型連鎖品牌，便透過顧客評論分析模組快速發現其「加料選項」受到特定年齡族群喜愛，進而推出個人化推薦機制與主動行銷推播，回購率提升逾20%。
全方位的新零售解決方案不僅解決企業在AI導入初期的技術障礙，也成功串連起資料與商業策略之間的落差，讓「數據變現」成為可實現的營運升級模式。面對數位轉型的挑戰與市場的快速變化，台灣的餐飲與零售業者必須加速擁抱AI與數據科技。AWS提供的各項AI與數據服務，結合博弘雲端的專業導入經驗，將協助企業迅速整合數據、建立智能模型、掌握消費者需求與市場趨勢，打造具備競爭力的營運新模式。立即與博弘雲端聯繫，讓我們成為您智慧營運的最佳夥伴，攜手邁向下一個成長曲線。
