【AI實測】Claude 3.7 vs GPT-4.5 vs Grok 3：美食平台產品設計大PK

外送平台競爭已進入紅海，但這三款頂尖AI會如何重新定義這個市場？我花了一個月測試三大AI設計「美味速達」外送平台，結果令人驚訝！從技術架構到運營策略，誰才是真正的產品設計大師？

任務背景與行業痛點

說到美食外送，我簡直是重度使用者！

上個月我剛統計了一下，晚餐就叫了18次外送，為了這篇測試還特地叫了三份不同平台的午餐來「實地考察」（其實就是找藉口點美食啦）。

外送平台市場從最初單純的「送個餐」，已經演變成連接餐廳、外送員和消費者的複雜生態系統。這個中級挑戰要求AI設計一個叫「美味速達」的全新外送平台，解決行業三大痛點：

1. 準時率問題：尤其在高峰期，延遲配送是用戶投訴的主要原因，有數據顯示約18%的用戶曾遇到延遲或錯單問題。
2. 食物品質保證：誰不討厭冷掉的薯條和漏湯的湯品？配送過程中的溫度控制和包裝問題直接影響用餐體驗。
3. 高峰期訂單分配：午餐和晚餐時段訂單暴增，外送員不足或調度不當導致大面積延遲，就像我每次午餐12:30下單，總要等到肚子咕咕叫才能吃到。

這三大痛點形成典型的「三方平衡」難題：

• 餐廳抱怨高額佣金吃掉利潤
• 外送員希望有合理薪資和工作條件
• 消費者則要求快速送達和食物品質保證

比我們第一個【AI實測】Claude 3.7 vs ChatGPT-4.5 vs Grok 3：番茄鐘產品設計大PK複雜多了！

👉 想了解更多AI如何改變產品設計的全局觀點？查看我們的【AI實測】產品設計大對決：Claude 3.7 vs ChatGPT-4.5 vs Grok 3實測

三款AI的市場分析能力對比

Claude 3.7 Extended模式

Claude提供了一份條理分明的市場分析，將重點放在三大競爭者上：

🔍 分析深度：Claude清晰地評估了Uber Eats、Foodpanda和Deliveroo三家平台的優勢與劣勢。它指出Uber Eats有全球知名度和龐大用戶群但本地化不足；Foodpanda有強大餐廳網絡但高峰期配送慢；Deliveroo專注中高端餐廳但覆蓋範圍小且價格高。

🧩 洞察力：Claude的分析像是參加過外送行業會議的人所做的總結—有經驗之談，但缺乏具體的數據支持。例如提到「Foodpanda配送費用結構不夠透明」這樣的觀察很到位，但沒有量化指標。

❌ 設計疏漏：Claude在市場分析中沒有考慮當地特色小吃和非連鎖餐廳的獨特需求，也忽略了不同城市的消費習慣差異。就像我在台中和台北點外送的體驗完全不同，這種區域性特點在分析中完全沒提到。

🌟 亮點：最值得稱讚的是Claude提供了完整的UI原型設計圖（如上圖所示），這是其他AI沒有做到的。它設計的界面清晰直觀，從餐廳瀏覽到結帳流程，再到訂單追蹤，都考慮到了用戶體驗的關鍵環節。

就像我那位靠經驗和直覺做決策的朋友，Claude的市場分析雖然專業，但總讓人想問：「你有數據支持這個觀點嗎？」不過它的UI設計能力確實讓人眼前一亮！

Grok 3 Thinking模式

Grok的市場分析給我的感覺像個善於數據新聞的記者：

🔍 分析深度：不僅分析了國際巨頭，還納入了本地競爭者Foodomo，顯示了更全面的市場視角。

🧩 洞察力：引用了精準的市場統計數據，例如「Foodpanda在18-25歲與36-45歲族群中佔有率超過77%」。這種具體數字讓分析更有說服力。

❌ 設計疏漏：Grok完全忽略了UI設計的重要性！在整個產品設計中，沒有提供任何視覺化的界面設計或原型圖，這對實際開發來說是個嚴重缺陷。想像一下，你告訴開發團隊要做「簡潔直觀的界面」，但沒有任何視覺參考，這就像告訴廚師做「好吃的菜」卻不給食譜一樣。

🌟 亮點：Grok直接給出產品定位建議：「美味速達」應該是「最可靠與高效的外送平台」，明確與競爭對手的低價或廣泛策略區隔開來。

Grok就像那種在會議上喜歡引用數字的同事，他的觀點通常有數據支持，但有時會讓你懷疑他是不是只挑選了有利於自己論點的數據。最大的問題是缺乏視覺化設計，這在UI驅動的移動應用領域是個不小的缺點。

ChatGPT-4.5深度研究模式

ChatGPT-4.5的市場分析堪比專業顧問報告，讓我想起那些收費不菲的市場研究機構：

🔍 分析深度：深入分析了Uber Eats、Foodpanda和DoorDash三大競爭者，每個分析都引用了具體來源（如SWOT分析報告），詳細到令人印象深刻。

🧩 洞察力：提供了驚人的具體數據，如「Foodpanda每月處理約千萬訂單，擁有約15萬名外送員，平均送達時間約30分鐘」，甚至「2022年有超過70%的合作餐廰反映品控挑戰」。

❌ 設計疏漏：ChatGPT-4.5在追求全面性的同時，陷入了「分析癱瘓」的陷阱。它提供了大量詳盡的功能和算法設計，但這些設計過於複雜，實際落地可能面臨巨大挑戰。比如「主動加熱保溫袋」聽起來很棒，但考慮到成本和操作複雜性，可能難以大規模實施。

🌟 亮點：不僅分析了現狀，還指出了每個平台的商業模式核心：Uber Eats是「平台撮合+抽成+配送費+訂閱」，Foodpanda是「高促銷+廣泛餐廳+快速配送」，DoorDash擅長「郊區滲透+規模擴張+會員經營」。

這種細節豐富的分析讓我想起那位開會前總是做足功課的同事，隨時能拿出一疊資料佐證自己的觀點，讓人無法反駁。不過資訊量確實有點大，閱讀時需要一定的耐心，實際執行時可能需要大幅簡化。

市場分析能力對比表

多方用戶體驗設計比較

外送平台需要平衡三方用戶（顧客、餐廳、外送員）的需求，這絕對是產品設計的難點：

Claude 3.7的用戶體驗設計

Claude設計的用戶體驗細緻入微：

🍽️ 顧客體驗：Claude從註冊到評價設計了完整流程，特別強調了追蹤功能。

🏪 餐廳體驗：詳細描述了從入駐申請到數據分析的餐廳後台功能。

🛵 外送員體驗：考慮到外送員靈活工作的需求，設計了自由設定工作時間和區域的功能。

🖼️ UI設計優勢：Claude是唯一提供了完整視覺化UI原型設計的AI，如上圖所示。它的設計不僅美觀還考慮了實用性，如簡潔的結帳流程、清晰的訂單追蹤和明確的費用明細。這種視覺輸出對產品理解至關重要。

❌ 設計疏漏：Claude過度理想化了三方用戶的協作。在現實中，餐廳、外送員和顧客的利益常常衝突。例如，餐廳希望有更多準備時間，顧客希望更快送達，外送員希望更高報酬。Claude沒有設計有效的衝突解決機制。

就像我一位外賣騎手朋友說的：「平台總說要三贏，但當你收到十公里外只賺30元的單時，你會知道誰是真正的贏家。」這種利益衝突在Claude的設計中被過於樂觀地忽略了。

Claude的設計就像一位體貼的產品經理，能夠換位思考不同角色的需求和痛點。它的視覺化UI設計是一大亮點，但對於利益衝突的處理過於樂觀。

Grok 3的三方用戶流程

Grok的用戶體驗設計簡潔明了：

🍽️ 顧客流程：從打開應用到評分的7個步驟，每步都言簡意賅。

1. 打開應用瀏覽餐廳
2. 選擇餐點加入購物車
3. 選擇支付方式結帳
4. 確認訂單提交
5. 實時追蹤配送狀態
6. 接收食物並確認
7. 提供評分與反饋

🏪 餐廳流程：接單、準備、交付、處理問題、結算的基本循環。

🛵 外送員流程：登入、接單、取餐、配送、交付、評價的6個核心步驟。

❌ 設計疏漏：Grok完全缺乏視覺設計，這使得產品從概念到實現的跨越變得困難。更嚴重的是，它忽略了異常處理流程，如訂單取消、餐點缺貨或外送員突發狀況等。在外送行業，異常處理能力往往是用戶體驗的決定性因素。

Grok設計的流程像是一份精簡的產品需求文檔，沒有多餘的內容，直擊核心功能。這種簡潔性有時恰恰是優勢，因為越簡單的流程越容易被用戶理解和接受。但在處理複雜場景和異常情況時，這種簡化可能導致用戶體驗崩潰。

ChatGPT-4.5的全方位用戶流程

ChatGPT-4.5設計的用戶流程詳盡到近乎完美：

🍽️ 顧客流程：六大步驟，每步都有詳細的子步驟和用戶體驗考量，例如「顧客可全程實時追蹤外送員路線，並可透過內建聊天或電話與外送員聯絡」。

🏪 餐廳流程：不只列出流程，還提出「餐廳可據此安排製作節奏，盡量做到餐點出鍋即有外送員取走」這樣的優化建議。

🛵 外送員流程：考慮到外送員收入透明度的需求，特別設計了「外送員可在App查看該單收入明細（包含基本配送費、小費、峰時獎勵等）」。

❌ 設計疏漏：ChatGPT-4.5在追求完美的過程中設計了過多功能，可能導致「功能過載」。以我的使用經驗，外送App最重要的是下單快速和追蹤準確，過多的功能反而會干擾核心體驗。比如它設計的「智能語音助理」功能雖然聽起來很酷，但在嘈雜的辦公室或街道上實用性存疑。

這份流程設計堪比老牌科技公司的內部產品文檔，几乎覆蓋了每一個可能的用戶場景和交互點。就像那種事無巨細的產品經理，讓你在開發時不必擔心遺漏任何關鍵功能，但同時也可能因為過度複雜而難以在短期內完整實現。

技術架構與算法建議質量

外送平台的「大腦」在於其派單和路線算法，這直接關係到準時率和效率：

Claude 3.7的算法架構

Claude設計了三層技術系統：

🧠 多因素智能派單：為每位外送員建立「適合度評分」，考量位置、路況等因素。

⚡ 峰值自適應機制：高峰期自動調整派單策略，提高外送獎勵吸引更多騎手。

🗺️ 路徑優化算法：明確提出使用改良版Dijkstra算法結合實時交通數據，支持多點配送。

❌ 技術疏漏：Claude的算法設計缺乏對機器學習模型訓練和數據需求的討論。在實際應用中，「適合度評分」需要大量歷史數據作為訓練集，這對新平台是個雞生蛋、蛋生雞的問題。

就像我第一次做菜照著複雜食譜卻發現家裡一半調料都沒有，理想很豐滿，現實很骨感。Claude的算法設計雖然優雅，但低估了實施難度。

我特別欣賞Claude提到具體算法名稱（Dijkstra），這顯示了技術理解的深度。它的設計像是一位有經驗的系統架構師，不只說要做什麼，還能說明如何實現，但在實施路徑和資源需求上考慮不足。

Grok 3的實用算法

Grok提出的算法方案簡潔實用：

📊 機器學習預測：分析歷史數據預測需求高峰。

🔄 動態分配：根據實時情況匹配訂單與外送員。

⭐ 高峰優化：高峰期優先處理高價值訂單。

🛣️ 實時調整：整合交通數據動態更新配送路線。

❌ 技術疏漏：Grok的算法框架過於簡化，缺乏具體實現細節和技術挑戰的討論。例如，「機器學習預測」聽起來很美好，但需要什麼樣的數據、用什麼模型、如何評估預測準確度？這些關鍵問題都沒有得到解答。

Grok的方案雖然缺乏技術細節，但抓住了核心功能點，像是那種「知道該做什麼，但具體實現交給工程團隊」的產品經理思維。這在資源有限的創業初期可能反而是優勢，但隨著業務複雜度增加，這種簡化可能導致系統性能瓶頸。

ChatGPT-4.5的精細算法系統

ChatGPT-4.5設計的算法系統幾乎可以直接拿去開發：

📍 就近派單與動態調度：「系統會將新訂單優先指派給距離餐廳最近且當前空閒的外送員」，還提到「如發現外送員出現異常延誤，系統會動態重新分配訂單」。

🔄 批次配送與路線優化：詳細說明了「多單順路配送」邏輯，並引用外部資料支持其有效性。

📈 高峰期資源調配：提出前瞻性的「分析歷史數據預測高峰訂單量和熱區」，「啟用峰時獎勵機制」等策略。

⚠️ 訂單優先級與預警：創新性地提出「延遲預警系統」，當訂單預計無法準時送達時，系統主動干預並提供補償方案。

🧠 持續優化學習：強調算法將通過機器學習不斷進化，例如分析「哪些餐廳出餐較慢、哪些路段易堵」等歷史數據。

❌ 技術疏漏：ChatGPT-4.5設計的算法系統雖然全面，但實施難度和計算資源需求極高。即使是資金充足的大公司，要在短期內實現如此複雜的系統也是巨大挑戰。例如，「批次配送與路線優化」在數學上是NP難問題，計算成本隨著訂單數量呈指數增長。

ChatGPT-4.5的算法設計不僅覆蓋全面，還考慮了異常情況處理和持續優化機制，像是一份成熟科技公司的技術白皮書。但這種完美主義在資源有限的創業環境中可能成為負擔，一個簡單但可靠的系統往往比功能齊全但不穩定的系統更有價值。

算法架構比較表

運營策略與增長計劃的可行性

再好的產品也需要用戶，三款AI都提出了各自的運營和增長策略：

Claude 3.7的成長策略

Claude將推廣分為初期和長期兩個階段：

🚀 初期推廣：

• 首月「首單免費」活動（上限150元）
• 社交媒體和通勤路線廣告投放
• 與知名餐廳建立獨家合作

🌱 長期留存：

• 積分系統兌換優惠
• 「用戶分層運營」針對不同用戶提供差異化激勵
• 「美食達人」計劃鼓勵高質量評價

❌ 運營疏漏：Claude設定的初期目標過於激進，首3個月在三大城市上線300家餐廳並不現實。餐廳引入是個複雜的銷售過程，需要面對面談判、合約簽訂和系統對接，速度難以如此之快。

Claude還設定了雄心勃勃的階段性目標：首3個月就要完成10,000次訂單，註冊用戶達50,000人。這樣的策略和目標讓我想起那些充滿激情的初創團隊，雄心壯志但可能低估了市場拓展的難度。

Grok 3的務實增長計劃

Grok的推廣策略實用且直接：

🎁 新用戶激勵：

• 首單折扣或免外送費
• 推薦計劃雙方均獲折扣
• 企業合作推出員工餐飲方案

📱 行銷渠道：

• 針對25-40歲群體的精準廣告投放
• 與美食部落客合作推廣
• 社群媒體持續曝光

❌ 運營疏漏：Grok的策略雖然實用，但缺乏差異化亮點。它提出的策略幾乎是所有外送平台的標準做法，沒有什麼能夠讓用戶記住「美味速達」的特色。在激烈競爭的市場中，「又一個外送平台」很難引起注意。

Grok設定的目標也更為務實：首3個月只專注一個城市，招募50家餐廳和20名外送員，日均訂單100筆。這種「先小後大」的策略更符合初創企業的資源現實，但可能錯失快速佔領市場的機會。

ChatGPT-4.5的全週期增長策略

ChatGPT-4.5設計了極為詳細的階段式增長策略：

❄️ 冷啟動期(0-3個月)：

• 地區試點與口碑行銷（具體到「台中市七期或新光商圈」）
• 種子餐廳合作（減免佣金或免費曝光）
• 社群媒體造勢（探店影片、上線倒數活動）
• 推薦有禮計畫（邀請好友雙方各獲NT$100）

🌱 成長期(3-12個月)：

• 線上精準廣告投放
• 持續社群內容運營
• 異業合作拓展觸點
• 會員留存活動

同時，ChatGPT-4.5還特別關注了供給端增長：

• 外送員招募策略（與機車行、加油站合作）
• 餐廳拓展策略（地面拓展團隊、佣金優惠）

❌ 運營疏漏：ChatGPT-4.5的增長計劃雖然全面，但沒有充分考慮競爭對手的反制措施。在外送這種競爭激烈的市場，一旦「美味速達」開始搶佔市場，現有巨頭必定會採取降價、增加補貼等反擊手段。計劃中缺乏應對競爭的彈性策略和資源儲備。

ChatGPT-4.5設定的目標平衡了挑戰性和可行性：首3個月在試點區域獲取5,000名註冊用戶，簽約100家餐廳，日均訂單200筆。這種「先聚焦小範圍做好口碑，再逐步擴張」的思路，再配合具體的供需雙方增長策略，顯示出成熟的市場思維。

增長策略階段目標對比

實用建議：產品經理如何正確使用AI進行外送平台設計

如果你是產品經理，準備使用AI輔助設計外送平台，以下是幾點實用建議：

1. 結合多AI優勢：
   • 使用Claude設計UI/UX
   • 採用ChatGPT-4.5做市場分析和策略規劃
   • 參考Grok的務實目標設定方法
2. 設計約束條件：
   • 明確團隊規模和資源限制
   • 設定明確的預算範圍
   • 提供當地市場特性背景
3. 階段性實施計劃：
   • 將AI提案分解為MVP和後續迭代
   • 優先實施核心派單算法和基礎UI
   • 設計清晰的功能優先級
4. 現實檢視清單：
   • [ ] 派單算法是否需要大量歷史數據？如何解決冷啟動？
   • [ ] 外送員激勵機制是否真的能在競爭市場吸引人才？
   • [ ] 餐廳拓展速度是否合理？是否考慮到談判周期？
   • [ ] 競爭對手可能如何反制？有預留應對資源嗎？
   • [ ] 用戶獲取成本是否符合行業現實？

綜合評分與第二輪小結

經過全方位比較，我給三款AI的美食外送平台設計評分如下（滿分10分）：

Claude 3.7 Extended模式：8.2分

• 市場分析能力：8分（分析全面但缺乏具體數據支持）
• 多方用戶體驗設計：9分（條理分明，情感化設計出色）
• 技術架構與算法：8.5分（三層次系統設計，但實施路徑不明確）
• 運營策略與增長計劃：7.5分（創新但過於激進）
• 商業模式創新：8.5分（階梯式佣金等創新點）
• 可行性評估：7.5分（目標設定過高，實施難度大）
• 視覺化設計輸出：9.5分（唯一提供完整UI原型的AI）

Claude就像個充滿創意的產品設計師，擅長設計創新功能和用戶體驗，尤其是「智能溫控配送系統」和「社區共享訂單」等創新功能非常有吸引力。它的UI原型設計是一大亮點，為產品視覺化提供了清晰參考。不過它設定的增長目標過於激進，對產品實施路徑的考慮不足，這些在實際操作中可能成為絆腳石。

Grok 3 Thinking模式：7.6分

• 市場分析能力：8.5分（有具體數據支持，市場定位清晰）
• 多方用戶體驗設計：7.5分（簡潔實用但缺乏深度）
• 技術架構與算法：7分（框架清晰但缺乏細節）
• 運營策略與增長計劃：8分（務實可行但缺乏亮點）
• 商業模式創新：7分（傳統但穩健）
• 可行性評估：8.5分（目標設定合理）
• 視覺化設計輸出：4分（完全缺乏UI設計，嚴重影響實用性）

Grok像是個務實的創業者，先把基礎做好再考慮花俏功能。它提出的策略雖然創新性不足，但都很容易落地執行，特別適合資源有限的初創團隊。它的增長計劃特別實際，遵循「一步一個腳印」的穩健擴張邏輯。最大的缺點是完全缺乏視覺設計，這在UI驅動的移動應用領域是個嚴重不足。

ChatGPT-4.5深度研究模式：8.8分

• 市場分析能力：9.5分（深入全面，數據豐富）
• 多方用戶體驗設計：9分（詳盡且考慮各類場景）
• 技術架構與算法：9分（具體可行，但資源需求高）
• 運營策略與增長計劃：8.5分（階段清晰，供需兼顧）
• 商業模式創新：8.5分（多元化收入，長期規劃）
• 可行性評估：8分（平衡野心與現實，但功能過載）
• 視覺化設計輸出：6分（提供了UI文字描述但無視覺原型）

ChatGPT-4.5就像那種從大型科技公司或顧問公司轉型創業的人，方方面面都考慮周全，資料詳實且有來源支持。它的「溫控配送方案」不只是概念，還提供了具體技術參數；「訂單優先級與預警」系統的設計也顯示了其對用戶體驗的深刻理解。不過功能設計過於複雜和理想化，可能導致實施困難和資源消耗過大，「少即是多」的產品哲學在此不太明顯。

AI產品設計能力雷達圖

在這個更複雜的美食外送平台案例中，三款AI各有優劣：

• Claude 在UI設計上獨占鰲頭，這是產品實施的重要參考，但在增長策略和可行性評估上表現不佳
• Grok 在務實性和目標設定上最為合理，但缺乏創新亮點和視覺設計
• ChatGPT-4.5 在資料詳實度和全面性上無可匹敵，但功能設計過於複雜，實施難度高

這個案例再次證明，優秀的產品設計不僅需要創新思維，更需要平衡多方需求、考慮實際資源限制，並有清晰的增長路徑。

最理想的方案可能是結合三款AI的優勢：採用Claude的UI設計、Grok的務實目標，以及ChatGPT-4.5的詳實市場分析。

就像我朋友常說的：「點外送時我們看的不只是菜單上有什麼，更重要的是它什麼時候能送到我手上，以及送來的食物是否還保持美味。」同樣，評價AI的產品設計能力，不只看它有多少創意，更要看這些創意如何落地、如何解決實際問題，以及在資源有限的情況下如何取捨。

延伸閱讀

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