餐饮业卷生卷死的当下,麦当劳如何用AI突围

市场资讯
Aug 01, 2025

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(来源:虎嗅APP)

出品丨虎嗅智库

头图丨阿里巴巴瓴羊

走进麦当劳门店,自助点餐机和取餐柜早已成为日常配置,点餐、支付、取餐等环节,顾客几乎可以全自主完成,流程顺畅高效。

不止前端门店,数字化及AI早已渗透到麦当劳业务的方方面面。比如消费者点单时,系统会根据偏好做推荐,门店库存、员工排班靠算法动态优化,供应链上每笔订单,也都有AI在参与调度。

这背后是麦当劳持续多年的数智化探索。在运营复杂、人力密集的餐饮零售行业,如何用技术解开“人货场”的死结,始终是绕不过去的难题。

正因如此,一场聚焦AI落地的走进麦当劳活动,才吸引了优衣库、星巴克、迪卡侬、沪上阿姨等多个头部零售消费品牌数智化高管齐聚麦当劳上海总部。

7月23日,这场由虎嗅智库与阿里巴巴瓴羊、阿里云共同发起的,主题为“AI时代,重塑数智增长新引擎”的闭门交流会在上海麦当劳中国总部落地。

活动当天,来自餐饮、快消、地产、零售等行业的50余位企业决策者,实地参访麦当劳中国上海总部,并围绕麦当劳AI落地的真实路径、Agent在组织中的价值,以及企业如何借助AI破局落地难题等展开深度对话。

围绕三类“用户”,用AI重构“人货场”

面对7000多家门店、20万+员工、3亿+会员的庞大体量,麦当劳的数智化必须解决一个核心问题:如何支撑海量业务并创造价值?

2020年,陈世宏加入麦当劳,围绕“客户为中心”,绘制了数字化战略的蓝图并带领团队顶住压力,打通各渠道统一构建了面向消费者,涵盖前、中、后台的数字化平台。

麦当劳CIO陈世宏

到了2022年,麦当劳数智化进入新阶段,又遇上同店增长压力。如何持续提升运营效能?陈世宏对“以客户为中心”有了更深理解,他重新定义了麦当劳IT团队服务的核心“客户”:顾客、员工、总部。

不同角色背后是不同的运营手段和目标。针对消费者,持续优化用户旅程路径,提升体验;面对餐厅员工:围绕“人、货、场”做数字化改进,提升生产效能;对于总部员工,则着重提升管理和资源协同效率。

聚焦餐厅端,2022年上线的RGM BOSS系统,已覆盖超过20万餐厅员工,将员工从排班、盘存等复杂费时的工作中解放出来。借助各项系统工具,餐厅管理组用于事务管理类的时间每天可节约两小时,让员工有更多精力关注餐厅的运营状况和顾客体验。

陈世宏不仅抓技术落地,更重视IT团队的文化塑造。他倡导IT要大声说话”,主动引领变革,塑造“I'm lovin' IT”的文化,要求IT部门大胆创新,成为推动企业数智化转型的核心力量。

如今,麦当劳的IT团队通过Agile(敏捷开发)模式,坚持7-8人小团队、“快节奏”,每两周上线150-200个需求模式,确保技术持续推动业务落地。

活动当天,恰逢瓴羊发布阿里集团首批企业级Agent产品—客服Agent。瓴羊副总裁甄日新也在会上分享了“企业级Agent的应用实践与思考”。

瓴羊副总裁甄日新

甄日新介绍,瓴羊围绕企业增长构建了三类核心Agent:决策分析Agent从最初的智能查数,进化到如今能做数据归因、解读知识,辅助决策;孵化中的数字营销Agent也正从分散式智能转向一键式投放,数字客服Agent 已能处理多步任务和复杂交互。

他认为,未来的企业级Agent会演变成“超级员工”模式,多个智能体将会协同作战,而企业的数据资产,尤其是非结构化数据,将成为企业核心竞争力之一。

瓴羊智能客服产品总监张双颖进一步分析了客服场景Agent的应用成果。

张双颖指出,传统客服在售前、售中、售后的效率、体验、成本上常常陷入恶性循环。比如,售前获客成本高达300%,售中人工成本占营收3%,售后退货成本接近售价三成。如今的客服已不只是“服务”,更承担了业务增长的压力。

瓴羊智能客服产品总监张双颖

张双颖强调,评估一个AI产品是否值得投入,关键看它能否嵌入业务流程,并量化提效或降本效果。基于此,瓴羊打造了三类真正进入业务流程,并实际提效业务的“超级Agent”:

首先,超级电商客服专家Agent,专攻退货等高成本场景,可处理20多步复杂流程中的80%重复任务,覆盖退款、物流拦截、外呼通知等关键节点,让人力专注例外事项处理,实现智能与人工协同;

超级电销专家Agent会面向汽车4S店等线索密集行业和场景,从销售任务规划、客户意愿分析、话术推荐,到邀约执行,构建一整套销售支持链,帮助销售团队从成千上万个号码中精准筛选高潜客户,并通过多轮外呼提升邀约效率。

超级企业服务专家Agent则围绕知识库难集成、难运营等问题,构建多端可用、权限灵活、可持续优化的知识平台,支持机器人问答、质检、客服、外呼等多个场景,为企业打造可持续进化的智能服务中枢。

Quick Service 客服Agent

Agent的成功落地离不开底层大模型的支持。阿里云上海解决方案总经理鲍远松以零售行业为例,强调了大模型核心能力在于与业务深度融合,其落地效果与企业是否具备数据资产、组织协作与持续运营的能力息息相关。

阿里云上海解决方案总经理鲍远松

当前,通义大模型已在零售行业的多个领域成功落地,如企业知识库构建、服务质检、智能建单、门店巡检及研发提效等,为企业带来了全方位的智能化升级,大幅提升了运营效率和业务质量。未来,随着通义大模型泛化能力与场景适配性的进一步增强,阿里云将持续引领零售行业迈向更高效、更智能的运营新范式。

活动最后,麦当劳、优衣库、迪卡侬、交个朋友蒙牛、Tim-hortons等品牌的数字化负责人,围绕“Agent在零售消费的落地”进行了闭门深入讨论。

总结来看,大家共识是, 企业当前在AI落地中关键点主要集中在三方面:

与会嘉宾激烈圆桌讨论

首先,组织适配性上,AI是套新范式,团队能力很重要,如果团队缺乏理解力,技术再好也难见效

其次,在场景选择上,落地不是全盘替代,要找对高频高价值场景,比如客服、问答、排班、合同审核等;

最后,围绕AI的企业基础能力建设很关键,比如数据质量、流程标准化梳理等,这些才决定了最终AI落地的稳定性和可控性。

结语

活动现场,一个明显的变化是,大家不再热衷谈模型和算法,反而更关注组织怎么协同、流程怎么理顺、团队怎么真正用得上。

这恰恰说明,AI能不能落地,关键不在技术,而在企业是否真的“用得起来”。

麦当劳的数智化和AI落地路径很明确,不空谈AI战略,而是从标准、流程、场景一点点梳理,把每个业务点跑通;而瓴羊的实践则是另一种方式,用Agent,把复杂流程拆开、串起、跑稳,推动服务真正高效运转。

或许,AI的价值,可能不是颠覆什么,而是实实在在地把事情“重做一遍”。借助AI把原来的在做的事一步步,做得更顺、更快、更省力。

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此外,虎嗅智库正持续探访拥有典型AI实践的零售消费头部企业。麦当劳的下一站,你想去哪儿?也欢迎随时与小虎交流。

本文来自虎嗅,原文链接:https://www.huxiu.com/article/4629758.html?f=wyxwapp

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