疫情下大家都搶購什麼?零食、罐頭成黑馬,盤點台灣消費商品成長&衰退TOP 20
疫情下大家都搶購什麼?零食、罐頭成黑馬,盤點台灣消費商品成長&衰退TOP 20

台灣COVID-19疫情來勢洶洶,商業經營也面臨前所未見的挑戰。面對未知的環境,未來流通研究所抓取2020上半年,同樣處於疫情高峰期間的消費商品數據變化,希望藉由分析過去疫情高峰期間的具體數據趨勢,為同樣正在奮戰的夥伴們提供參考方向。

與當前的艱困情勢相同,2020上半年台灣社會同樣面臨嚴峻的疫情挑戰。遠距工作與教學、社交限制、強制防護等措施陸續實施,與過往大相逕庭的疫情生活型態快速投射在消費商品結構與購物通路的變化上。盤點2020上半年消費性商品內銷變化可以看到,不少熱銷多年的商品意外掉出榜外,取而代之的則是向來銷售表現平平、甚至已陷入衰退的防疫關聯商品。而這樣大幅度的銷售變化,正好可做為推估後續各式商品銷售表現的重要參考依據。 

2020H1台灣消費品內銷變化
圖/ 未來流通研究所

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疫情應對商品全面暢銷、宅居零食商機迎來爆發

回顧2020年H1台灣消費商品內銷成長排名20強,可以看到全數均為疫情應對商品。 其中食品與飲品合計佔11席,耐久存且食用便利的各式罐頭、冷凍水產食品、冷凍肉類、速食麵以及冷凍加熱即食品銷售成長幅度均十分顯著 ,反映出的是民眾因拉長在宅時間、提高自煮頻率而大幅提高家庭備品庫存水準的消費傾向。

此外,食飲品銷售的另一項成長焦點則圍繞在宅居零食商機,包括 肉乾果乾等脫水食品、冰淇淋、啤酒、碳酸飲料等「療癒食品」,也是消費者大幅提高購買量的重點品項,「非正餐經濟」也因此成為疫情下不少食品製造商與零售通路企業大力推動的行銷訴求 。

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圖/ 攝影/蔡仁譯

除食飲品外, 個人及家庭清潔消毒用品、疫情阻絕防護用品也是構成2020上半年高成長商品名單的重要類別

例如漱口水等清潔用品、塑膠與橡膠手套等,銷售金額年成長幅度均超過30%。此外, 乾洗手等液體清潔劑、個人清潔化妝品等清潔用品銷售也迎來近年少見的高成長浪潮。值得注意的是,口罩等紡織品2020上半年因受限購令影響,年增幅度約14%,但下半年陸續放寬購買後,全年銷售成長幅度突破35%,為2020全年消費性生活用品成長幅度最高的商品類別。

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圖/ 蔡仁譯攝影

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可以預期的是,承續2020上半年疫情衝擊帶來的消費變化, 2021年在本土疫情延燒的情況下,消費者勢必更加嚴謹依循疫情生活型態準則,加上清潔消毒觀念已全面深入民眾生活習慣,將帶動包括冷凍食品、各式罐頭、零食飲料、清潔用品、口罩手套等商品銷售規模持續增長

出遊、社交、工作關聯商品銷售遭受衝擊

至於 2020上半年銷售陷入衰退的商品類型,則多為出遊、社交、工作關聯品項 。由於民眾大幅降低外出頻率,無論是工作通勤、社交娛樂、旅遊採購等活動均全面中止或暫停,導致相關商品銷售規模顯著降低,例如 行李箱包、服飾鞋履、彩妝保養、冷藏餐食、太陽眼鏡、隱形眼鏡等商品,2020年H1銷售規模均受到程度不一的衝擊

特別值得注意的是,相對於木製與非金屬製家具年增14.2%的銷售表現,以辦公OA家具為主的金屬製家具2020上半年銷售卻陷入衰退, 可以看出遠距辦公等防疫措施的影響範圍,已由個人消費進一步擴及至企業採購

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圖/ Africa Studio via Shutterstock

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進一步來看,2020上半年陷入銷售衰退的商品類型中,有不少為過往擁有穩定銷售成長基礎的商品,卻意外在疫情影響下陷入衰退,顯示疫情下民眾工作及生活動線出現的大幅轉變。

例如2020上半年銷售年減15.9%的臉部身體保養品,跌幅創下40年來新高;而擁有較高銷售基期的冷藏餐食與烘焙食品,2020上半年銷售金額亦分別下跌9.39%及6.87%,主因為受到上班族群餐食消費規模下跌的影響,其中冷藏餐食銷售衰退幅度達1999年以來最大跌幅,而麵包等烘焙蒸炊食品(不含餅乾)亦創下超過20年來的最高衰退幅度。此外,受到民眾外出頻率與觀光客購買規模同步縮減的影響,已連續銷售成長17年(僅2019年銷售小幅降低0.02%)、且當中有12年漲幅超過兩位數的隱形眼鏡,也在2020上半年出現少見的銷售衰退。

由於當前疫情狀態較2020上半年更為嚴峻,影響範圍正持續擴大,預估在民眾生活型態全面恢復前,上述相關商品銷售規模將持續疲軟。

本文授權轉載自:未來流通研究所

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #零售業
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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