近年廣受關注的 Retail Media Network(RMN)數據,讓品牌得以貼近消費者的購物行為。但你有想過——我們真的已經把它的潛力發揮到極致了嗎?

OneAD 旗下數據品牌 OneDATA 在協助品牌運用 RMN 資料時發現,即使品牌掌握了特定購買行為,仍缺少一個關鍵視角:這些消費,是零星發生,還是集中出現在特定產業高度聚集的場域中?

若能觀察購買行為發生的地點與其對應的產業結構,品牌便有機會解鎖更前端的判讀能力——不只是知道「誰買了什麼」,而是掌握「哪類消費行為,在哪些產業聚集地,出現得特別頻繁」。

不只是在哪裡有人,而是在哪裡有人「要買」:商圈的真正價值

在一筆筆真實購買紀錄的背後,有些地點藏著更深的訊號。消費者前往的不只是單一商家,而是婚紗、美妝、親子、3C 等特定產業聚集的「選擇場域」——也就是所謂的商圈。

對品牌來說,商圈的價值在於:能識別出那些主動搜尋、集中比較、準備購買的消費者。這不只是人潮聚集,更是消費意圖濃度的展現,讓品牌能提早辨識潛在市場、聚焦資源。過去對商圈的理解多倚賴經驗與直覺,如今這些場域價值已可透過數據模型量化,成為品牌佈局的起點。

Webb 商圈數據怎麼來的?從產業密度到高意圖人群的演算路徑

要真正理解產業場域的結構,品牌需要的,不只是「哪裡有交易」這類資料。關鍵是能否描繪出消費行為的脈絡、產業聚落的關聯,以及其中的意圖濃度。

Webb 商圈數據正是為此而生。其基礎來自 OneDATA 推出的 Webb Retail DMP——整合多源零售通路數據,並結合語義演算模組 RetailGPT 的智能平台。它能精準解析商品品名、別名、通路差異與潛在關聯,建立以商品為核心、可依需求客製的產業分析資料,協助品牌掌握具真實意圖的消費模式。

為進一步從個體交易推進至場域判讀,Webb 結合 GeoInsight AI 技術,以經濟部劃設的商圈邊界為場域基礎,搭配十萬筆以上地點座標與零售數據,透過地理圍欄與購買行為分群演算,分析消費頻率、時段、金額與品項等多維指標,辨識出對品牌具明確意圖與高度價值的消費者。

這些資料最終轉譯為可應用的場域模型,並整理出六大主題商圈,協助品牌掌握的不只是「哪裡有人」,而是「哪裡的意圖最濃、結構最清晰」。

從主題商圈出發,打造具地利優勢的品牌佈局策略

對品牌而言,掌握商圈數據,不只是投放優化,更是佈局策略的基礎。Webb 商圈數據模型中的產業密度與消費意圖結構,讓品牌可以更有信心回應面對市場的兩個核心問題:「我該出現在哪裡?」「那裡真的有需求嗎?」

以科技產業園區商圈為例,區域內聚集大量上班族,消費行為高度集中在通勤動線與午晚時段。對即飲飲品、便利零食、健康機能產品,甚至通勤配件、3C配備與生活補給等品項而言,這樣的商圈不只是高流量,更是高意圖、可預測、可轉化的實戰場域。品牌不僅可據此調整廣告投放,也能評估與區域內便利商店、咖啡店或外食品牌的通路合作機會。

精準佈局,從人群出發,但更進一步的是,看見他們在哪裡展現出更強烈的消費意圖。這場從商品出發、走進空間與結構的推進,才正要開始。