🔍這週 3 個信號
全球門市 AI 我幫你掃過,挑跟你的店最有關的。
調查說:四成的小餐廳碰 AI 只有一條路,等系統廠商端上來
9 月 1 日,餐飲 POS 公司 Toast 公布了 2026 年的《餐飲業之聲》調查。受訪的是 676 位美國餐飲業者和決策者,全部來自 16 家店以下的品牌,也就是跟你差不多規模的店,不是大連鎖。
裡面最值得看的不是「有多少人在用 AI」,是「他們是怎麼碰到 AI 的」。
42% 的業者說,他們試 AI 的方式只有一種:透過已經在用的科技廠商,自己完全沒有另外試過。
大約四分之一的人是兩邊都有,自己試,也透過廠商試。
接近五分之一的人是只靠自己試,沒有透過廠商。分業態看,正餐廳自己去摸索的比例是 23%,快餐店是 16%。
11% 說有在考慮但還沒開始。只有 2% 完全不考慮用 AI。
同一份調查裡還有一組數字,要跟上面那組合起來看才有意思。今年打算增加人手的業者只剩 49%,比去年少了 11 個百分點。打算維持現有人力不動的是 48%,比去年多了 10 個百分點。打算減人的只有 3%。
🔴 誠實標第一件:Toast 自己就是賣餐飲 AI 產品的公司,這份調查是它自己做的。一家賣 AI 的公司公布「大家對 AI 越來越有信心」,你要打折看。
誠實標第二件:這篇報導公布了樣本數,但沒有公布抽樣的時間、抽樣方式和誤差範圍。只有樣本數不等於方法論公開。
誠實標第三件:受訪的全部是美國業者。馬來西亞老闆用的系統不一樣,廠商生態也不一樣。這組數字給你的是一個問句,不是一個可以套到你身上的比例。
對你的店:餐飲最直接。但零售和美業只要你有在付月費用系統,這條一模一樣。
先講那個 42% 為什麼值得停下來看一下。
多數人看到這個數字的第一個反應是「原來大家都不太會自己試」,然後就翻過去了。反過來看才有東西:這 42% 的人,他們用到的 AI 全部是別人決定要給他們什麼。
你的 POS 廠商今年推什麼 AI 功能,你就用到什麼。他不推,你就以為沒有。
這件事在馬來西亞更成立,因為你多半就是這樣。你每個月在付 POS 的錢、會員系統的錢、排班系統的錢、記帳軟體的錢、送貨平台的抽成。這些系統這一年幾乎全部都在往裡面塞 AI 功能,但是沒有人會打電話通知你。
所以這禮拜最划算的動作不是去買新東西,是先去把你已經買的東西清一遍。
做法很土。拿一張紙,寫下你每個月有在付錢的系統,一個一個寫,不要漏掉。POS、會員、排班、記帳、送貨平台、訂位、社群排程、雲端硬碟,全部都算。多數老闆寫完會嚇一跳,因為通常有六到十樣,而且裡面有兩三樣是他已經忘記自己還在付錢的。
然後對每一樣問三個問題。
第一,這套系統有沒有 AI 功能?
第二,我現在這個方案有沒有包含?要不要另外加錢?
第三,怎麼開?開了之後我要餵它什麼東西,它才會準?
第三題最重要,也是最少人問的。多數 AI 功能開起來是空的,因為它要吃你的資料,而你的資料是亂的。品項的名字前後不一樣、同一個東西有三個叫法、上個月的庫存沒有結清。你把功能打開,它給你一堆看起來很專業但是錯的建議,你用兩次就不用了,然後你會說「AI 沒有用」。
那不是 AI 沒有用,是它讀到的東西是亂的。
再講後面那組人力的數字,因為它跟前面是同一件事的兩面。
打算增加人手的從六成掉到不到五成,打算維持不動的多了十個百分點。翻成白話:這一年同業普遍的打算,不是請更多人,是用現在這些人做完現在這些事。
這裡有一個坑要先講清楚,免得你走進去。「不加人」不等於「叫 AI 頂上」。多數店真正會發生的是:不加人,事情照樣多,然後現有的人默默加班,一直撐到有人辭職。
AI 在這裡幫得上的那一塊很窄,窄到你要指名道姓才有用。它幫得上的是重複的、有固定格式的、做錯了不會馬上出事的那些事。像是排班的第一版、進貨的建議清單、回覆評論的草稿、把一堆訊息整理成重點。
它幫不上的是補位、是站在客人面前、是有人臨時請假你要立刻決定誰頂上。
所以你清點完那張紙之後,順手做第二件事:把你店裡最花時間、又最沒有人想做的那三件事寫下來。然後回頭看那張系統清單,看有沒有哪一樣現在就能接上這三件事的其中一件。
接得上,就先做那一件。接不上,那你至少知道自己缺的是什麼。下次有人來跟你推銷 AI,你問得出對的問題。
五家店的老闆,把每個禮拜四到六小時的選品功課變成每天四分鐘
美國便利店產業的 NACS 雜誌九月號寫了兩個現場案例。兩個都很小,小到你會覺得「這個我也做得到」。這正是它值得放進來的原因。
第一個。Babir Sultan 在密蘇里州堪薩斯市一帶開五家便利店,公司叫 Fav Trip。他用 Claude 做了一個小助手,工作只有一項:每天幫他找出五樣值得進的新商品。
他本來是怎麼做這件事的?自己在社群平台和 Google Trends 上面翻,每個禮拜要花四到六個小時。
他講的一句話值得抄下來,大意是:這個助手叫我進的東西,有些是一個月前我根本沒有在賣的,現在變成店裡賣最好的。而且它會一起告訴他這個東西的經銷商是誰、毛利大概是多少。
第二個案例更小,但是我覺得更值錢。
InStore.ai 的客戶長 Kevin Farley 講了一個他們在客戶店裡抓到的東西:系統分析櫃檯的對話紀錄之後發現,同一家店的客人一直在講同一句話,說咖啡是冷的。
追下去,原因是機器老了,溫度保不住。店裡把設備換掉之後,咖啡的銷售就回來了。
Farley 講的話大意是:你知道客人買了什麼、沒買什麼,但是你不知道他為什麼這樣決定。交易紀錄以外的那些東西,才是他們在處理的。
🔴 誠實標第一件:Fav Trip 那個「四到六個小時變成四分鐘」是老闆自己講的,沒有第三方查核,也沒有公布這樣做之後多賺了多少錢。五家店是一個很小的樣本。
誠實標第二件:InStore.ai 那個案例,是供應商的高階主管在講自己家的客戶。「咖啡的銷售就回來了」沒有數字,沒有講回到多少、花了多久。當方向看可以,當成效看不行。
誠實標第三件:InStore.ai 這種分析櫃檯對話的工具,馬來西亞買不買得到、合不合我們的個資規範,這篇沒有講,我也查不到。這一條給你的是做法,不是產品。而且你如果真的想錄櫃檯的對話,那是另外一件事,請先看這期的避坑。
對你的店:零售和便利店最直接。餐飲的版本是外場和外送平台的留言,美業的版本是洗頭那十分鐘客人隨口講的話。
這兩個案例合起來講的是同一件事:你的店每天都在產生資訊,然後每天把它丟掉。
冷咖啡那個案例最傷人的地方不是機器壞了。是那句話早就有人講過了。
星期一早班那個店員聽過一次。星期三晚班那個聽過一次。星期六又有客人講了一次。三個人各自聽到一次,每個人都覺得那是一個客人在挑剔,沒有人覺得那是一件事。
所以它一直沒有變成一個問題,直到有東西把這三次疊起來看。
疊起來這個動作,才是 AI 在這裡真正做的事。它不聰明,它只是不會忘記。
你這個禮拜可以先做的版本,不用花錢,也不用錄音。
先找出你手上已經有的三堆文字。第一堆,你店的 WhatsApp 對話。第二堆,Google 評論和外送平台的留言。第三堆,你自己或店長的手機裡,客人抱怨過的那些截圖。
把這三堆最近一兩個月的內容集中到同一個地方。這就是這禮拜的功課,下面有可以直接複製的做法。
然後看 AI 疊出來的結果。你要找的不是「客人不滿意」這種廢話,是那種重複出現三次以上、而且很具體的東西。像是「等太久」不算具體,「星期六下午等超過二十分鐘」才算。
我要先講一件掃興的事,免得你抱太大的期望。
你疊出來的第一名,很可能是你早就知道的那一件事。
這不代表白做。這代表你終於知道它到底發生過幾次了。你本來覺得那是偶爾,結果一個月有十四次。你會不會去處理它,跟你知不知道它發生了十四次,是兩件不一樣的事。
至於 Fav Trip 那個選品的做法,也可以縮小照抄。
你不用做一個助手。你這個月進新貨之前,先把你的品類、你的客群、你上個月賣最好的十樣東西講給 AI 聽,叫它給你五個候選,而且要它講清楚為什麼推這個、賣給誰、你這個店合不合適。
然後你自己刪掉四個。
留一個下來,進一點點,賣兩個禮拜再看。這才是重點。AI 給你候選很快,但是決定進多少、賣不賣得動,那是你的判斷,不是它的。你花的那一點點錢就是學費,而且是你負擔得起的那種學費。
這套給店家的 AI 參考範本裡,寫死了一條:AI 只能建議,人按核准才算數
9 月 2 日,Anthropic 公開了一套「商務代理人」的參考範本,放在 GitHub 上面開源。它不是一個你買得到的產品,是一份給工程師照著做的參考實作。
裡面有兩隻 AI。一隻給客人用,可以搜商品、幫忙比較、記得客人講過什麼、把購物車裝好、回答訂單和退貨的問題。另一隻給店家的人用,可以看營運數字、盯庫存、提醒哪些東西快要缺貨、建議定價和促銷、擬行銷活動。
第一波已經在用或者參與的名字很值得看:Shopify、Square、Wix、Zomato、Priceline、Klaviyo、Visa、Mastercard、Intuit、Accenture。這裡面有幾個是你的店或者你朋友的店真的在用的系統。
但是這條放進來,不是因為那兩隻 AI,是因為它寫死的一條規矩。
那份文件把規則分成兩種:一種是用程式碼強制執行、模型再怎麼胡說都繞不過去的,另一種是還在拜託模型自己乖的。
它放進第一種的其中幾條,翻成人話是這樣。
一,AI 不准自己編一個商品出來。購物車裡面只能放這次真的查到過的商品,後台也只能改它真的讀過的東西。
二,後台每一筆改動都先變成「待審」,要有人按核准才會生效。而且它明寫了一句:在聊天裡跟 AI 說「我同意」不算核准,一定要從真正的核准介面按下去。
三,價錢能改多少、折扣能打多深、活動預算的上限、哪些欄位不准動,全部是設定檔裡的一個數字。而且暫存的時候檢查一次,真的要套用的時候再檢查一次。
付款那一段它刻意不碰,留給店家原本的金流系統。
🔴 誠實標第一件:Anthropic 公布了兩個數字,說接上這套的零售商,購物車最多大 35%、客人完成結帳的機率高 60%。這是它自己的數字,沒有公布怎麼算的、樣本是誰。當廠商說法看。
誠實標第二件:這是給工程師的東西,不是給老闆的產品。你不能去買,也不能自己裝。我把它放進來是因為裡面那三條規矩,不是因為那套軟體。
誠實標第三件:這套東西官方自己講明是參考實作。所以它是一份「大家覺得應該要這樣做」的公開意見,不是一個已經定案的業界標準。
對你的店:這條跨業態,餐飲零售都算,但是我最想講給美業和所有靠預約吃飯的店聽。
先講為什麼。
你哪天如果讓 AI 碰你的後台,它會碰到的第一批東西幾乎一定是這幾樣:價錢、折扣、預約的空檔、發出去的促銷訊息。這四樣不管哪一樣被亂動一次,你當天就要打電話跟客人道歉。
美業特別危險,因為你的價錢常常是浮動的。同一個染髮,長髮短髮不一樣、加不加護髮不一樣、熟客有熟客的價。這種「看情況」的東西,正好是 AI 最容易自己補一個數字出來的地方。
所以那三條規矩,你現在就可以照抄,而且不用等你有任何 AI 系統。
第一條,AI 只能用你給它的東西,不准自己補。
你叫 AI 幫你寫促銷貼文,它寫出一個你沒有的套餐、一個你沒有在賣的價錢,這種事每天在發生。規矩是:凡是價錢、療程內容、營業時間、庫存,一律從你的表上抄,抄不到就留空白問你,不准自己填。
第二條,寫出去、發出去、改掉的東西,一定要有人按過。
這句話真正的意思不是「你要看過」,是「你要有一個看的地方」。多數老闆現在的做法是在 WhatsApp 裡面跟員工說「可以,發吧」。那就是它講的在聊天裡說我同意,那個不算,因為事後沒有人查得到你到底同意的是哪一版。
小店的版本很簡單:發出去之前,那一版的完整內容要貼在一個固定的地方,你回一個「準」。貼在哪裡都好,一個群組、一個記事本、一張紙都可以。重點是那一版原封不動留著。
第三條,先把上限寫下來,不要等到出事再說。
這條是三條裡面最值錢的,也是最多老闆從來沒有做過的。
你現在就可以寫。折扣最多打到幾折,超過要問我。一次促銷最多送出多少張,超過要問我。哪幾樣東西的價錢誰都不准改。哪幾個時段不准放進新的預約。
這幾句話寫下來,你會發現一件事:這根本不是 AI 的規矩,這是你早就該有的店規。你的員工現在也在猜這些數字。
這就是我覺得這條最值錢的地方。你以為你在準備用 AI,其實你在補的是你店裡本來就缺的東西。
等哪天真的有系統要接進來,你已經答得出來「哪些它可以自己決定、哪些一定要問我」,你就不會被廠商牽著走。
反過來說,這三句話你講不清楚,那不管你買哪一套 AI,出事的時候你都只能怪自己。