Hellofresh如何利用AI重塑自身，這對您意味著什麼

從 「40 餐 」到 「我的餐點」

HelloFresh 是全球最大的餐盒公司，每天提供數百萬份餐點，已有 14 年歷史。傳統上，它提供顧客固定的菜單供選擇，然後由顧客評比喜歡的程度。這一傳統產生了一個強大的專有數據集：誰更喜歡雞肉而非牛肉、誰想要 10 分鐘而非 30 分鐘的準備時間、誰喜歡辣味、誰總是將豬肉換成家禽。

在大流行病時期大受歡迎之後，餐包的熱度已經減退。該公司正在尋找一種方法，為業務注入新的活力。AI 提供了答案。

HelloFresh 意識到其數據循環 - 知道誰選擇了什麼，以及他們如何喜歡自己的選擇 - 能夠實現三大轉變：

• 開發什麼：食譜創造現在是需求感應。公司不再盲目追逐流行，而是根據已被證實的喜好模式來製作，然後進行迭代。
• 如何呈現選擇：選擇範圍遠遠超過固定菜單。HelloFresh 每週的選擇增加了一倍以上，並增加了多種變化（例如蛋白質交換、切肉選擇），然後為每位使用者排序，因此最上面的幾行讓人感覺是 「為我打造」，而不是 「Cheesecake Factory 活頁夾」。
• 在品質方面的投資：有了保留資料在手，公司就能證明成本較高的配料 (「增加蝦肉」) 能透過忠誠度和轉介獲得回報。

畫龍點睛之處：個人化已成為產品。一旦客戶覺得系統正在向他們學習，飛輪就會加速。

只有模型才能執行的作業

將選項增加一倍、排列方式增加 5 倍，這對顧客來說聽起來很愉快，但對規劃人員來說卻是噩夢。預測未來一週的食材（對某些商品來說，甚至是幾個月）、在巨大的冷藏設施中為生產線排序，以及在狹窄的時間窗內完成送貨，這些都不是試算表可以做到的。

HelloFresh 圍繞機器學習重建了這些決策：

• 預測：模型將細微的偏好信號轉換為原料層級的採購數量，並根據供應商的前置時間進行調整。
• 工廠協調：由演算法決定在何時何地執行何種作業，依據生產線、盒裝類型、變質風險等，讓實體「組合」反映個人化的數位承諾。
• 減少錯誤：經理從手工建立計劃轉變為監督模型輸出的「信任但驗證」，從而騰出時間指導員工和解決例外問題，而不是協調單元。

這是一個典型的模式：前端的個人化會倍增後端的組合複雜性。如果您不重新平台化作業，個人化就會因自身的重量而崩潰。HelloFresh 跨過這道鴻溝，讓模型 - 而非會議 - 成為整合者。

採購成為感應系統

採購過去是一連串的流程：銷售計畫 → 採購訂單。在一個資料豐富、變數眾多的世界裡，它變成了一個感應系統。由於HelloFresh能及早看到偏好的轉變（而且是全球性的），採購部有時能在市場跟上之前採取行動，確保供應，協商條款，並安排合作包裝夥伴。一個生動的例子：在歐洲爆紅的口味 (「杜拜巧克力」) 在進入美國之前就被標示出來，讓團隊可以在浪潮之前預先準備供應商和菜單。這就是採購的競爭優勢，而不是成本中心。

管理重寫

人力工作也發生了變化。中層經理曾經是優秀的規劃人員，現在則是透過管理模型來取得成功。他們驗證建議、上報異常情況、輔導團隊，並將學習成果制度化。文化很重要：領導者必須製造「速勝」，大聲慶祝，並將聰明的失敗正常化，讓人們傾向於新系統，而不是維護舊系統。做得好的話，管理者會花更多時間在人與品質上，減少花在 Excel 上的時間。

另一個產業的全堆疊重塑：John Deere 的故事

許多公司在邊緣使用 AI。較少公司採用 HelloFresh 的玩法，即重新定義客戶承諾，然後重建營運和採購以配合。John Deere 就是一個強大的跨產業類似案例：

• 客戶價值主張：精準農業將首要任務從 「操作機器 」重新定義為 「以更少的投入獲得最大的產量」。電腦視覺和設備上的模型（例如，有針對性的噴灑）可依田間狀況逐行調整動作，而非逐季調整。
• 操作：設備變得軟體定義化。空中更新可改善機器在使用壽命內的效能，而來自田間的預測訊號可為工廠規劃和服務零件庫存提供資訊。
• 採購/供應：來自車隊和田間的需求感知會向上游傳播至組件採購、經銷商庫存，甚至商品風險管理。

就像 HelloFresh 一樣，Deere 從差異化的資料（來自連結的設備）開始，將其轉化為優越的主張，然後重新調整工廠、服務網路和採購，以服務新的現實。這不是「成為一家機器人公司」的教訓。而是「將專有資料作為業務的骨幹，而非附加元件」。

這對您的意義

無論您是運送貨盤、保單或披薩，模式都是一樣的：

1. 在擴展個人化之前，先建立專屬資料迴圈。從每個客戶、每筆交易的明確回饋訊號開始。
2. 讓前端承諾設定後端議程。如果您的價值主張有多種變數，假設您的營運堆疊必須重新平台化。預先做好預算，而不是作為「第二階段」。
3. 透過早期感應重新定義採購。將商品行銷、市場行銷和採購連結到相同的訊號流，這樣您就可以預先定位供應，而不僅僅是定價。
4. 將經理從規劃者轉變為管理者。教導「信任但驗證」、突顯快速勝利，並從小失誤中學習。
5. 利用跨市場訊號傳遞。一個地區的趨勢可以預示另一個地區的成功。讓「訊號輸入/輸出」成為每週的例行公事，而不是每季的例會。

我所見到的企業在實施 AI 方面所犯的最大錯誤是循序漸進 - 在試行個性化的同時保持傳統作業不變，或安裝一個模型而不使用回饋工具。HelloFresh 的經驗顯示，當您從資料、價值主張、營運到採購等全階段執行時，您就贏得了可捍衛的護城河：在競爭對手無法廉價複製的客戶體驗背後複合的專有資料，以及為實現此體驗而調整的實體網路。這並不是一項漂亮的 AI 功能。這是一種策略。

以上是Hellofresh如何利用AI重塑自身，這對您意味著什麼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！