老店學個案研究也針對歐美長壽企業進行個案探討，例如：美國、瑞士、奧地利等國，並分析其成功轉型與成為長壽企業的秘訣。

    在數位經濟時代，長壽企業若欲透過 AI 創新驅動發展，必須摒棄保守心態，將傳統品牌資產與現代科技深度融合。根據億滋國際（Mondelēz International，奧利奧母公司）與雀巢（Nestlé）的實戰經驗，長壽企業應聚焦於以下四大關鍵領域進行轉型：

1. 研發創新：從「經驗導向」轉向「AI 輔助開發」

    傳統長壽企業常依賴師傅經驗或既有配方，而 AI 能顯著提升研發的各個維度：

(1)極速開發與試錯：利用 AI 模型分析大數據，新產品從研發到試產的速度可比以往提高 4 到 5 倍。

(2)多樣化與客製化配方：AI 可綜合考量原料成本、營養成分、口味與外觀，提出多種新配方建議，甚至針對特殊飲食需求（如：無麩質）進行客製化設計。

(3) 人機協作把關：雖然 AI 能生成無限組合，但無法完全掌握「美味」的細微差別。因此，企業仍需保留專業測試人員進行最終評估，避免 AI 提出數據完美但口感不佳（如：小蘇打含量過高）的配方。

2. 市場洞察：從「食譜驅動」轉向「消費者驅動」

    過去許多老店採用內部開發產品再推向市場的「食譜驅動」模式，現在則需利用 AI 轉向「消費者驅動」（Consumer-Driven）模式，確保創新能擊中市場痛點。

(1)AI 虛擬消費者測試：行銷測試可從傳統的焦點團體訪談，升級為運用 AI 虛擬消費者進行快速測試，大幅提升反應速度與精準度。

(2)高效情感分析：利用 AI 聊天機器人取代傳統訪談，不僅能主動提問，還能快速理解並分析消費者的回答內容與感受，縮短資料彙整時間。

(3)共創價值：透過數位工具（如：APP）讓消費者參與口味創造與票選，既能掌握偏好數據，又能強化品牌與顧客的連結。

3. 行銷升級：利用生成式 AI 連結年輕世代

    長壽企業面臨品牌老化風險，需透過 AI 工具與 Z 世代建立連結：

(1)加速內容產製：導入生成式 AI 平台，加速行銷素材與內容的製作流程。

(2)文化共鳴與精準行銷：利用 AI 設計客製化活動。例如：億滋國際曾推出「酸味翻譯機」，將職場話術轉化為輕鬆有趣的內容，以此緩解年輕人的職場焦慮，成功將老字號品牌植入年輕族群的語境中。

4. 營運根基：建立數據基礎設施與優化供應鏈

    AI 的應用成效取決於底層數據的品質與管理的敏捷度。

(1)數據治理是關鍵：AI 工具發揮作用的前提是完善的數據管理。長壽企業應投入時間（如：億滋國際花費 18 個月）建立完善的資料分類系統，以有效管理龐大的數據庫。

(2)敏捷供應鏈：透過數位化優化分散的工廠網絡與供應鏈，解決產能限制並提升效率。

(3)資源聚焦策略：借鏡雀巢「更聰明」（smarter）的策略，利用 AI 協助決策，將資源集中於頂級品牌與高回報的業務單元，避免資源分散,。

  綜上，長壽企業在數位經濟下的轉型，並非要拋棄傳統，而是要「用現代科技武裝傳統靈魂」。利用大數據與 AI，企業能優化流程、掌握偏好，進而提升品牌形象與滿意度。