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侯俊偉 攝影

愛料理如何成為食譜網站龍頭?透過數據洞察會員,優化體驗創造付費高成長

2022-03-09 採訪.撰文 吳美欣
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「前幾天是天公生日,站內很多人搜尋碗粿、壽桃。」不少人煮菜前,會在台灣最大食譜網站 iCook 愛料理找食譜,動動手指,就有上百道佳餚做法呈現在眼前。

在 2021 年,是愛料理成立第 10 年,也是數據驅動看見成效的一年。媒體報導,iCook 在疫情期間突破用戶數「天花板」,不重複訪客流量成長將近 5 成,每月達 800 萬人次,付費會員也拉抬 40% 。目前註冊會員數達 330 萬人,付費會員近 2萬,占總營收比例 1/3,跟廣告、電商占比一樣多,是 iCook 營收成長重要引擎。

事實上,所謂的數據洞察,是一場生存之戰。在 2016 年時,愛料理用戶人數遇到成長瓶頸,會員新增數持續好幾年砍半,「台灣就是這麼多人做菜,怎麼樣讓這些人變現?對企業來說,就更需要用數據洞察消費者。」愛料理技術長與共同創辦人李致緯說。

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「過去付費會員增長真的很困難,」李致緯表示,去年是個很重要的時機,大家被疫情逼著做菜,衝高了流量,加上透過數據洞察提升服務體驗,才能掌握機會,讓一般會員順利轉換為付費會員。

為了挖掘更多機會,他們展開多場訪談,了解消費者為什麼使用或離開愛料理。訪談發現,使用者用與不用的原因,與生活型態轉變有關。結婚、組成家庭的人會開始下廚,生完小孩減少煮飯次數,等小孩長大後,又回頭使用愛料理;還有出國留學、打工度假等因素。

延伸閱讀:全聯新制「滿月紅利」,從800萬會員撈出新價值!如何精準行銷、用點數留客?

先質化調查再量化研究,找出最有吸引力的服務

他們建立第一個假設:既然用戶經歷生活模式改變,不能推出「花時間」的產品,像是觀看影片、複雜的料理食譜等,必須把自己定位在協助用戶「省時」,才能呼應消費者需求。

接著,根據站內搜尋關鍵字,觀察用戶在一組關鍵字前後,會搭配哪些字、看了幾頁,發現使用者在搜尋時經常會附註不同情境,譬如「素食」年菜、「涼拌」雞胸肉、「簡易」家常菜。

因此,他們得出第二個假設:會員搜尋動機強烈,提供完整的關鍵字搜尋功能,可以提升會員成為付費會員的轉換率。VIP 會員可以設定要在多少時間內完成一道料理、使用何種調味醬料、要吃全素、蛋奶素或五辛素;他們也從數據中發現,許多健身的人會使用愛料理,因此直接幫用戶計算每道料理的卡路里。

同時,優化搜尋結果,付費會員會看到最多人跟著做的熱門食譜,依照最容易成功的做法排序。一般會員則是隨機排序,需要自己過濾與篩選。

針對「不知道要煮什麼」的用戶,推出一周不重複菜色食譜

不過,付費會員剛推出時,成長速度不如預期,這讓他們反過來檢視自己認為「會員知道要煮什麼」的假設,「雖然我們能幫用戶找到最棒的青醬雞肉義大利麵,但數據顯示,有一定比例的用戶還是搜尋很廣泛的關鍵字,像是早餐、午餐、家常菜。」意味著這些人的困擾是:不知道要煮什麼。

於是,愛料理推出一周食譜功能,還整理好超市採買清單,每餐不重複菜色,讓用戶不必傷腦筋想該吃什麼,呼應省時省力的定位。新功能在 2017 年 7 月上線,上線半年後 VIP 人數翻倍,月成長 12%。

「其實推會員制,還有這些觀察,都是同步在做,有點像先射箭再畫靶。什麼都嘗試,才慢慢理出一條路來。」換句話說,不是一開始就知道什麼是正確的,而是先做假設,根據數據結果邊修正假設。他們也觀察到,月繳最有可能在第 3 個月時取消服務,與其在一開始就推出優惠服務,不如在第 3 個月用戶已經有些好感度時,提供年繳優惠,更能夠留住客人。

延伸閱讀:暴漲 35 萬會員、營收成長 11%!拆解這一鍋的「有感行銷」方程式

「料理是非常在地的,你可以用 Nike App 記錄運動習慣、用國外各式各樣服務。但是回到飲食,你還是習慣家鄉口味,」李致緯說。這些最在地的用戶使用行為、搜尋關鍵字,都是愛料理獲得寶貴洞見的重要資產產,讓他們在機會來臨時立刻抓住。

數據應用 3 心法

1.心中先有假設,再用數據佐證或推翻。
2.蒐集來自不同管道的數據,不是只有會員數據,才是可用數據。
3.數據要公開透明,所有人都能看見,培養組織以數據做決策的習慣。

愛料理技術長與共同創辦人 李致緯

畢業於政治大學資訊科學系,曾創辦網路媒體 INSIDE(硬塞的網路趨勢觀察),專注觀察科技、網路趨勢發展,2017 年入選為《富比士》亞洲 30 位 30 歲以下傑出青年。

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海外布局加速、AI 重塑職能,企業如何降低人才風險?精英文化與 Pearson 談數據驅動的人才決策

2026-07-27 經理人 x 精英文化
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當 AI 重新定價職場能力,昨天評估人才的方法,還能辨識明天需要的戰力嗎?來自 Pearson 與精英文化的專家指出,從即戰力轉向重視敏捷力、溝通等無形能力,人才管理正走向持續評估與賦能的新結構。

對台灣企業而言,與國際市場的深度連結從來不是選擇題。無論是半導體、精密製造,到積極拓展海外據點的金融業,企業急需確認人才是否具備「在變化的環境中快速適應、有效溝通協作」等能力。過去企業多透過經歷、年資或單次能力測驗判斷人才是否適任,但當工作環境逐漸國際化、職能快速變動,傳統評估方式已難以反映同仁在真實工作情境中的表現。尤其當團隊需要跨國協作或外派人才時,未充分掌握其適應力、溝通力等特質,對企業來說已經是不可忽視的風險。

對此,熟悉東京市場多年的 Pearson(培生集團)亞太區人才解決方案負責人 Stuart Connor,與深耕台灣企業外文培訓與評測多年的精英文化產品經理 Johnny 都指出:AI 時代,企業的人才佈局能否跟上職場的變動,取決於是否掌握人才多面向的能力數據。

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Stuart Connor 認為,應用 AI 提前讀懂全球人力市場職能需求的變化,對於輔助企業決策非常重要。
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AI 正在壓縮職能的生命週期,企業如何提前應對?

Stuart 長期為跨國企業解讀勞動市場數據。他建議,台灣企業可以運用不斷更新的 AI 勞動力預測系統,追蹤全球領先市場的職務變化,讓企業及早規劃人才轉型方向,而非等到職能缺口浮現才被動應對。他指出,AI 帶來的衝擊並非均勻分布:對於文書、會計等流程明確、可重複的白領作業,較容易被自動化承接,職缺數量在數年前已顯著收斂。

以軟體開發為例,企業對程式撰寫能力的需求正在改變,轉向重視能運用 AI 工具解決問題、理解商業需求的人才。單一技能的價值週期正在縮短, 世界經濟論壇《Future of Jobs Report 2025》指出,企業最重視的人才特質正快速轉變——韌性與敏捷力、持續學習意願等特質的重要性顯著攀升。 唯有鼓勵人才將能力持續提升與重塑(Upskill & Reskill),才能因應未來職務需求的演進。

AI 是衝擊的源頭,卻也是新世代學習的最好工具

Stuart 認為,儘管職能的生命週期因 AI 而加速壓縮,AI 卻是新世代學習的最好工具。 過去「暫停工作、特地看三十分鐘課程影片、做完測驗就算完成學習」的傳統模式,實證顯示難以形成長期能力;真正有效的學習,需要結合實際工作情境與持續回饋。

Stuart 主張,有效提升職能的方式,應該要將學習進度,鑲嵌在真實工作流程中:AI 可以在員工執行任務的當下衡量溝通表現,或在結束任務後,即時給予教練式的回饋,並依其職務屬性與程度,生成量身訂製的口說練習情境。

學習不再需要放棄生產力,而是可以在工作中自然發生的成長機制,這是過去所做不到的:透過 AI 科技賦能(empower)人才。但在規劃培訓路徑之前,更根本的問題是:現行用以評估同仁外文溝通力的工具,看得見同仁的能力全貌嗎?

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Johnny 認為, AI 已能有效評估員工在全英文情境下的口語應對,反映更真實的溝通能力。
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為什麼評估國際人才時,口說能力比聽讀更關鍵?

評估國際人才時,口說是最容易被忽略、卻風險最高的一環。根據 Pearson 的調查,超過七成非母語受測者的口說能力,會比聽與讀的成績低了至少一個 CEFR 等級。

精英文化產品經理 Johnny 指出,過去企業把評測視為「篩選」工具——達標就過關、未達標就淘汰。但評測的價值如今已不在篩選,更多在於幫助企業理解每位同仁的能力全貌,作為後續培育與讓每個人適才適所的依據。

許多企業目前仍以聽力與閱讀測驗作為主要英語能力判斷依據,但這類評估往往無法反映員工在真實商務環境中的溝通表現;忽略評測外派人員口說能力,極可能導致跨國團隊在日常協作中產生溝通誤解、資訊漏接,進而造成專案延宕與決策效率下降,讓企業付出不必要的成本。

他進一步剖析,跨國會議與管理考驗的是即時多工的綜合能力:與會者須同時聽懂對方、思考答案、組織回應、還要顧及組織交付的溝通任務是否有達成,認知負荷上遠超聽讀測驗的強度。如今 AI 評測在技術上已經相當穩定,可以模擬商務情境強度,並全面性地評估受測者的溝通能力。Stuart 也提醒,口語建立的信任與關係仍是商業往來的根基;在真實溝通強度下得到的能力數據,對企業才有實際的參考價值。

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透過比對培生龐大的全球各產業資料庫,可以得知同仁在全球相似職位的能力水準。
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讓無形能力成為可管理的資產:資料的深度決定 AI 的競爭力

關於 AI 科技在人才管理扮演的角色,Johnny 的見解是:數據為基礎,AI 則是加速器;評測機構是否累積數十年、成千上萬筆真實口說語音數據與對應的評分標準、以及背後專業研究團隊的持續研究,才是 AI 能系統化用於人才評鑑的關鍵。

Pearson 已累積近二十五年的語言評測資料庫,可以提供個人或人資部門,對比到 1,400 種職務角色所需的語言能力門檻;人才決策自此告別經驗直覺,走向以證據為基礎的策略配置。而這套以數據驅動評估的邏輯,正在延伸到語言以外的領域,像是適應力、持續學習意願、問題解決、跨文化彈性、人際敏銳度與韌性,這些過去僅能靠主管直覺判斷的無形特質,如今都能透過行為科學與 AI 轉化為可比較的量化指標。

對於企業來說,評測與培訓是同一流程的前後段:前段多面向了解人才,後段則鼓勵同仁持續學習,對多變的職場更有適應力。如今 AI 已經能一步步引導員工,形成持續精進的學習模式。Stuart 補充,好的系統應具備標準化能力量尺,並切分為循序漸進的學習任務,讓學習者在每次評測、甚至每場視訊會議後,都能清楚掌握自己的位置與精進方向;市場資料也必須動態更新,過時的資料只會導向過時的決策。

人才策略的高度,決定國際化的成敗

回到企業國際化的本質:人才的成長速度就是組織的競爭力;率先建立新一代人才框架的企業,將取得難以複製的先行優勢。精英文化代表的不是某項測驗,而是一套協助企業用數據理解人才的方法,未來將持續引進更完整的評估與發展工具,協助企業建立適應新時代的人才評估框架,讓敏捷力、溝通力與跨文化適應力,成為台灣企業能衡量並重視的人才特質,讓人才決策從經驗直覺走向數據驅動,降低企業在國際化過程中的人才風險。

Pearson 對於人才管理的前瞻思維,透過精英文化在台灣的深耕與轉譯,將更精準地落地實踐。人才管理的典範轉移已然展開:以評測重新理解人才,以數據支持組織決策,以學習驅動長期成長。看懂這場轉變的領導者,將為組織贏得下一個十年的人才紅利。

常見問題 FAQ

Q:想了解各種人才評測,企業可以從哪裡開始?

初步釐清評測目的後,選擇有顧問能力的合作夥伴。好的夥伴能將評測數據轉譯為清晰的報告解讀與培訓方向建議 。目前在台灣,精英文化深耕外文人才評測與培訓逾二十五年,累積超過六百家上市櫃企業客戶實績。

Q:企業要外派員工至全英文工作環境,該用什麼方式評估英文能力?

應優先評估口說。根據 Pearson 調查,超過七成受測者口說能力比聽讀低至少一個 CEFR 等級,僅看聽讀成績會高估外派人才的實際溝通能力,增加跨國協作的風險。

Q:AI 如何幫人資盤點員工的適應力、韌性等語言之外的無形能力?

結合行為科學與 AI 所開發的人才評測,將韌性、學習意願、問題解決、跨文化適應力等無形特質轉化為量化指標。企業可在招募時施測以了解求職者,亦宜用於盤點重點部門,依任務快速組建最適團隊。精英文化與 Pearson 合作引進的人才評測,即涵蓋上述維度。

Q:導入 AI 學習工具,為什麼比看課程影片更有效?

傳統看影片、做測驗的模式,記憶留存率兩天後僅剩三成、一週後降至一成。AI 能將學習鑲嵌在真實工作流程中,於任務當下衡量表現並即時回饋,讓成長在工作中自然發生。

延伸連結:

口說評測,數據為本:探索 Versant AI 英文口說測驗
適應韌性,科學量測:探索人才敏捷力評測
即刻健檢,對標全球:企業英文口說能力健檢工具

[本文由經理人整合行銷部與精英文化共同製作]

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