【圖解】百貨積極佈局餐飲，量販店賣起3C！台灣零售業商品版圖一次看懂|數位時代 BusinessNext

【圖解】百貨積極佈局餐飲，量販店賣起3C！台灣零售業商品版圖一次看懂

台灣整體零售業銷售商品結構與各次產業別核心銷售品類在2015至2020年出現劇變，「主要零售業別商品結構」彙整年度數據，以掌握零售各業別關鍵銷售變化。

汽機車銷售佔比持續擴大、電商服飾佔比顯著下滑

零售產業銷售商品類型象徵當地市場整體零售內需消費結構，各類商品銷售比例穩定且變化緩慢，一旦出現明顯變化，即代表長期消費趨勢迎來關鍵轉變。2015至2020年5年期間，台灣整體零售業商品銷售比例歷經重大轉變：首先是冠軍寶座易主，長期佔據整體零售業銷售金額最高的「食品類」商品，過去5年間銷售佔比自18.3%降至15.5%，退居第2；而奪下商品銷售金額佔比最高的新任冠軍則是「汽機車&零件」，過去5年間銷售佔比自14.8%增至20.8%。

特別值得一提的是電子商務產業。過去10年間，台灣電商產業規模自新台幣1,100億元翻漲至2,412億元，市場規模超越量販及超市，成為第3大綜合零售通路別。除了量體的擴張外，銷售商品結構亦於2015至2020年5年期間出現顯著變化。首先，「食品類」雖仍為電子商務業商品銷售佔比最高的類別，但銷售佔比自28.9%顯著下滑至25.5%；其次，「3C商品（電腦&周邊設備、通訊產品）」展現驚人成長力道，銷售佔比自7.7%大幅攀升至19.1%，成為電子商務業銷售佔比第2高的核心商品類別。

此外，「家用電器商品」在各式小型家電、美容家電銷售帶動下，銷售佔比亦自7.5%大幅增至12.4%，成為佔比第3高的商品類別。至於被取代的品項則為「服飾鞋襪」，銷售佔比自11.5%降至8.3%，為電子商務業中銷售佔比降幅最為顯著的品類，「彩妝保養用品」銷售佔比亦自13.7%降至11.9%。

TOP 3商品類別差異顯著：超商銷售品類集中度最高、超市與量販銷售商品結構最為相近

進一步分析各零售次產業別銷售商品結構，可觀察到各類型通路多具有相對應的銷售品類特徵，構成該業別獨特的服務特色。例如百貨公司業為台灣唯一以「服飾鞋襪」及「餐飲服務」為核心銷售品類的零售通路，銷售佔比分別高達30.9%及17.2%；超級市場業則是「食品類」商品銷售佔比最高的零售通路別，銷售佔比高達47.1%；而便利商店業則是唯一以「菸草類」及「非酒精飲料」為核心銷售品類的零售通路，銷售佔比分別高達30.6%及27.5%。

台灣零售各次產業別中，便利商店業為銷售商品結構集中度最高的通路型態，CR 3高達87.8%，顯示特定商品銷售狀況對於企業營運表現具有極高的槓桿力，提高超商業者在上述商品領域中推出自有品牌商品（Private Brand, PB）的意願。此外，超市業與量販業間擁有高度近似的核心銷售商品結構，均以食品、飲料、家電、家具&雜貨、彩妝保養等品項為主力，在供應鏈運作與銷售模式上具備較高的共通性，也因此形成了超市及量販跨業整併的有力基礎，有助於提升合併後整體營運綜效。

百貨業餐飲化、量販業3C家電化、藥妝業食品化

2015年台灣百貨業餐飲服務銷售佔比約為8.1%，至2020年已大幅增長至17.2%，「餐飲服務」成為百貨業第2大核心收益來源。其中微風百貨旗下各店平均餐飲佔比介於35%-45%間，為台灣餐飲營收佔比最高的百貨企業；鎖定軌道經濟發展模式的京站時尚廣場及環球購物中心，餐飲佔比也高達30%左右；而百貨業龍頭新光三越旗下各店餐飲營收佔比也穩定維持在20%上下。

量販業長期以平價大宗民生消費商品為銷售主力，食品、各式飲料、菸酒等品類佔據近半數銷售額。不過，在知名跨國量販企業在台深耕引領下，成功展開創新營運模式並開拓多元化主力銷售品項。例如家電類商品銷售佔比由6.9%翻漲至15.6%，成為量販業第2大核心銷售品類。

在2021年不動產市場增溫、居家上班比例提升、小型家電熱銷等趨勢推進下，好市多、家樂福等大型量販企業持續擴增3C家電賣場規模。量販業3C家電化趨勢不僅為量販業抓住新成長契機，也有效提升產業平均銷售單價。

2020年台灣藥妝業「食品類」商品銷售比例達11.7%，成為僅次於彩妝保養、藥品醫材的第3大核心銷售商品。在松本清、Tomod’s、札幌藥妝、唐吉軻德（綜合零售商）等日本連鎖藥妝企業的積極佈局下，引進大量日本零食、調理食品、保健食品、泡麵、飲料等多元商品類型，其中松本清、唐吉軻德更以豐富的自有品牌商品做為獨特的販售主張。

Tomod‘s則在日本住友商事與三商集團合作下，2021年與美廉社展開藥妝與超市複合店型的轉型戰略；台灣屈臣氏與康是美兩大藥妝龍頭，近年亦積極擴充食品飲料、家庭用品、清潔消毒用具等商品類型。在企業的共同推進下，台灣藥妝藥局業正依循日本產業發展脈絡，不僅銷售商品結構多元化程度快速拉高，產業定位也逐步由專賣零售業朝向綜合零售業發展。

責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。