為什麼麥當勞應考慮在得來速車道提供洗車服務

角度數據隨機抽樣全台 222 間零售消費通路的數據資料，為期 2 個月的數據資料觀察，希望從數據資料中，了解台灣消費市場狀況，為經營者發現獲利的蛛絲馬跡，找到新的消費需求。台灣有許多的洗車場，這些洗車場有的高價位車款提供鍍膜保養與清潔服務，有的為長途跋涉的車輛做基礎的清潔，許多的加油站會提供百元左右的洗車服務，許多的保養廠會順便贈送洗車的服務，爭取消費者的滿意度。如果觀察家想要經營一間洗車場，會選擇在哪裡開始提供服務呢？許多洗車業者都有獨到的選址方法，有的認為設址在加油站旁最能招攬到生意，有的則認為設址在保養場附近可以爭取到更多的客戶，有的認為要設址在交流道旁，因為交流道旁的車流量最大，容易出現更多的商機。有業者根據數據資料分析結果，決定選址在麥當勞旁，理由是許多消費者需要花費一點時間，在麥當勞的得來速車道排隊購買與領取餐點，等待餐點的時間，洗車業者正好可以為汽車進行外表清潔。從不同的角度思考，也許速食業者麥當勞可以考慮在得來速車道主動提供車輛清潔的服務，不但可以讓消費者在 1 分鐘左右的等待不會感到無聊，而且又讓許久沒有清洗的汽車煥然一新，提高客戶滿意度。

如果觀察家覺得文字太小不易閱讀，也可聽聽看

這一篇文章主要與觀察家一起聊聊店家選址的議題，如果觀察家只是想在線上通路經營產品或提供服務，店面的選址議題就不是那麼重要，因線上商城貨品上架的營運成本可能遠低於選址每個月支付的房屋租金，所以角度數據認為觀察家可以同步與數個知名商城展該販售活動，雖然每個線上商城有各自商品類別的強項，都有各自主要的消費族群，但對於經營者而言，快速的測試市場與銷售商品，比分析線上哪一個商城可以帶來較高的獲利還重要，如果觀察家希望在線上商城進行選址，希望能了解要選擇在蝦皮還是在網家商城經營哪一個較為有利，角度數據很樂意與各位觀察家一起合作，滿足觀察家的需求與好奇心。

異業整合拓展商機

回到實體通路的選址議題，角度數據隨機抽樣全台 222 間零售消費通路的數據資料，希望透過數據資料與經營者聊聊經營上選址方面的話題，角度數據在這篇文章不會以特定的商品名稱進行觀察，也不會指出商品要在哪一個巷弄設址，而是以商品類別進行初步的了解，以台灣的主要城市進行大範圍的觀察，會將重點放在角度數據是採用什麼方法進行評估，如何利用零售消費通路的數據資料進行商業決策。經常關注台灣市場的觀察家都知道，店家的群聚效應可以帶動消費人潮，台中的手搖飲街、新北的緬甸街...因為商店的群聚讓消費者可以在同一個地方獲得需要的商品，這些地點的店家間競爭很激烈，但卻有源源不絕的目標客群，在附近徘徊的消費者多數對店家販售的商品感興趣，除了當地的消費人口外，更多是來自於外來的消費族群。另一類吸引消費者目光的商品就是特產，許多來台北的遊客都會到佳德購買鳳梨酥，斗六與麻豆的柚子也是遠近馳名，因為特色商品也會使得店家佔有經營優勢，特產提供消費者知道商品要去哪裡買的指南，所以造成有較多的需求者。多數的觀察家都了解這些的現象，知道這些道理，而實體店面的選址其實也是依據這些現象與道理推敲而得，為了要了解不同類別商品的消費族群都分布與集中在哪裡，觀察家需要有一個指標進行觀察，觀察家可以暫時先將這個指標定義為「品類偏好指數」，該指數越高表示那一個地方有高於其他地方的需求者，那一個地方的消費者願意投入更多的金錢購買某一款商品，這一個指數的計算可以很複雜，也可以很簡單，計算的方法可以視觀察家所掌握到的資料來決定，角度數據以隨機抽樣全台 222 間零售消費通路的數據資料為例，從數據資料中可以知道某縣市商品的總銷售額，也可以知道某縣市某一品類商品的銷售額，將「某縣市某一品類商品的銷售額」除以「某縣市商品的總銷售額」就可以得到「某一品類在某縣市的銷售佔比」，因為群聚與特產的現象都是相對於一般市場，所以需要一個比較的標準，需要取得一般銷售市場的狀況，才有辦法提供「品類偏好指數」進行衡量。什麼是一般銷售市場的狀況呢？「所有縣市的某一品類總銷售額」除以 「所有縣市的總銷售額」就可以當作「標準的銷售水平」，因此 「品類偏好指數」的計算方式就是 「某一品類在某縣市的銷售佔比」除以 「標準的銷售水平」，定義好 「品類偏好指數」之後，觀察家可以開始計算所有類別在各縣市的「品類偏好指數」，逐一計算「品類偏好指數」的數值後，觀察家就可以知道台灣各縣市的特產或者商品需求度，透過這些數值就可以提供實體通路的選址建議。

使用零售消費資訊觀察市場變化

如何使用 「品類偏好指數」呢？就像觀察家拿到星座、命盤的解說的書籍一樣，這些書會直接陳述哪一個星座的人據有哪一些特徵，不會告訴讀者某星座有 37.5% 會有財運，而會直接告訴讀者某星座今天財運不佳，因此觀察家還需要將 「品類偏好指數」轉換成一般經營者看的懂的描述。觀察家需要進一步定義如果「品類偏好指數」 大於 1.2 ，表示該縣市的顧客對此品類的喜好度顯著高於平均水平，此時如果經營者有販售該品類的商品，則觀察家可以建議需要選址的經營者在這一些高於平均水平的縣市販售商品，其次如果「品類偏好指數」介於 0.8 和 1.2 之間，表示偏好度與平均水平相當，如果真的找不到建議的地點，可以做為備選的地點，指數低於 0.8 表示市場需求較低，或者需要教育市場才有機會吸引消費目光。

透過數據分析提供選址服務

從另一個角度觀察，如果觀察家想在台北開店，根據數據資料顯示台北的消費者對「生鮮蔬果」偏好度高，「品類偏好指數」為 1.37，建議可以從事水果攤或者運送「生鮮蔬果」到台北販售，應該會有一番成績，從圖表中可以知道，如果觀察家想在台中開店，經營與酒類相關的產業，有可能獲得較豐厚的營收，預計在桃園開店，經營與冷凍冷藏加工食品相關的產業，佔有消費者群聚的先機，想在雲林開店，經營與休閒零食相關的產業，也許會比較順利。觀察家應該會發現這樣的評估還少了點什麼，抱怨以上的分析還欠缺點什麼，以上的資料結果已經是一份完整可以使用的分析報告，已經足夠提供觀察家初步的參考，如果觀察家還沒有察覺到欠缺的問題，或許台灣市場的市調資料已經可以滿足您的需求，市售的市調報告已經可以為您提供市場的保險證明，角度數據希望提供觀察家完整的系統與方法，因為為期 2 個月的數據分析無法滿足觀察家的需求，為期 1 年的分析報告無法讓觀察家洞悉一切，透過系統與方法從圖表中獲得蛛絲馬跡，從古往今來的數據間發現暴風雨前的種種跡象，角度數據願意與觀察家一起客製打造有用的數據平台。