2008連鎖通路品牌力與品牌銷售力排行大調查
2008連鎖通路品牌力與品牌銷售力排行大調查
2009.01.13 | 行銷

本文結合E-ICP2009年版對13~64歲2000位消費者對於連鎖通路的品牌相關調查,檢視便利商店、連鎖超市、大型量販店、藥妝通路與咖啡通路等連鎖通路的品牌表現。

「品牌力」:指進入消費者的品牌印象後,會優先選到的機率,此值愈高表示品牌形象愈佳,以E-ICP東方消費者行銷資料庫中「品牌印象最佳(單選)%」除以「印象較佳(前三名)%」之比例作為衡量指標。

「品牌銷售力」:檢測品牌印象與銷售情形是否一致的指標,以「常購買品牌%」除以「印象較佳品牌(前三名)%」之比例作為衡量指標,非等同於銷售量的表現,此值愈接近1代表此品牌的銷售能力愈強;若大於1,則反而表示消費者購買此產品原因並非對產品有較佳印象,原因可能出自於價格、促銷、通路等其他因素。

針對連鎖通路中,可以發現2008年品牌力與品牌銷售力表現最佳的分別是:

1.便利商店:

7-11品牌力一支獨秀

擁有4809家門市的7-11,在2008年的品牌力上遙遙領先,難能可貴在於近三年仍不斷進步,除了品牌力與第二名全家距離拉大外,近三年品牌銷售力指數也成長。

全家便利則以近2300家,數量不及7-11一半的門市,在品牌銷售力表現上與7-11差距比不上品牌力差距來的大,顯示消費者至便利商店購物仍以位置便利性為主,品牌形象因素影響不大。

2.超市:

全聯社強勢成長,惠康大受影響,松青老神在在

全聯社近年廣告強烈主打「便宜有好貨」的形象訴求,使得2008品牌力上升,拉近與惠康距離,與連鎖超市形成強烈競爭。再者,去過全聯社比例大幅成長,品牌銷售力持續表現強勢,也使連鎖超市品牌競爭更加激烈。

松青相較其他品牌則無較大的波動,可能與其客層/商品選擇及定位均與其他品牌形成差異化,故並無受到全聯社太大影響。

另外,中部消費者不再力挺興農超市。面臨全聯社強勢競爭,興農超市品牌力也受到影響,中部消費者對於興農超市理想品牌的偏好大幅下滑,使品牌力與品牌銷售力表現皆下滑,但興農改名為「台灣楓康超市」,可持續關注改名是否帶來轉變。

3.大型量販店:

家樂福品牌力與品牌銷售力皆上揚,大潤發則苦於競爭

在保守消費趨勢下,整體受訪者曾去過量販店比例上升,而其中最大受惠者為通路據點最多之家樂福,其品牌力與品牌銷售力皆上漲。另外,在家樂福競爭下,大潤發品牌力稍為下滑,主因在於品牌形象最佳(單選)比例下滑,而同期家樂福上升。

至於好市多(COSTCO)與愛買,兩者品牌力與品牌銷售力雙雙成長。   

隨著好市多在台灣設點越來越多,品牌形象與消費比例皆成長,雖然好市多不如其他量販店據點多,但品牌銷售力卻僅次於家樂福、大潤發,顯示好市多消費者不僅對其印象度佳且願意以實際行動支持。愛買與好市多情況相似,其品牌力與品牌銷售力亦雙雙成長。

星巴克消費比例未隨品牌形象增加,85度C銷售力遠高於星巴克

星巴克近三年的品牌力指標看似平穩無差異,但值得注意是近三年品牌銷售力逐年下滑,雖星巴克品牌形象較佳比例增加,但最近3個月曾消費過比例並未隨之成長,故品牌銷售力下滑,顯示消費者品牌認知與消費行為不同調。

反觀85度C品牌力則逐年上升,雖然不如星巴克,但在品牌銷售力表現上卻遠高於星巴克。

並非所有85度C的消費者皆認同85度C是連鎖咖啡店品牌前三名;也可能是因為85度C通路數多購買容易,價格便宜,來客數高,所以形成品牌銷售力大於1的現象。然而從85度C近三年品牌銷售力逐漸下滑來看,顯示消費過85度C者與認同品牌形象者比例越來越接近,換句話說,85度C消費者越來越認同其品牌形象,反而是好消息。

值得一提的是,自85度C以標榜平價的好咖啡與五星級飯店的蛋糕加入連鎖咖啡市場後,激活了連鎖咖啡市場,但至2008年成長已趨緩。

趨緩主因,據觀察,在於便利商店現煮咖啡擾亂了連鎖咖啡通路市場;且E-ICP2008年調查最近3個月常喝現煮咖啡受訪者,有19.9%表示喝現煮咖啡場所為便利商店,故推斷便利商店現煮咖啡是讓咖啡通路消費趨緩之主因。

**消費沉沒 追求真實消費 **

有別於以單一指標理想品牌或銷售量方式來衡量品牌,本文採取複合性指標角度來檢視,面對如此消費困境依舊表現良好的通路品牌,雖本調查數據於8月底完成,未受到9月毒奶事件以及現今失業率攀升影響,但從這項調查可發現民眾內心渴望安定,追求真實消費之大勢所趨。

2008年,台灣經歷了油價物價高漲、毒奶事件、金融海嘯、失業率攀高等變動造成消費市場劇變,消費心態轉為保守。據東方線上E-I CP東方消費者行銷資料庫近年調查發現,國人「不清楚錢花到哪去」的比例驟降,顯示民眾對錢的流向掌握更加清楚;同時在調查中也發現,「流行的產品即使有一點不實用,我還是會考慮購買」的比例也驟降,顯示消費者已經逐漸朝向理性規劃金錢支配,消費力減弱。

對此趨勢,東方線上董事長詹宏志提出其觀察心得認為,「消費沉沒,追求真實消費」是當今的主流消費意識;當消費意願遲疑,衝動性購買減少,消費者會轉而追求真實消費,包含崇尚自然、想了解產品背後故事與全部過程、仔細閱讀產品訊息、在乎出產地、非直接接受終端產品。這一點是2009年通路、製造端業者都該特別注意的趨勢。

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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