洞察市場不能只靠直覺：市研通產品課程回顧，解決企業數據分析的「起步焦慮」
在變動極快的產業環境中，多數企業主與經理人都已達成共識：「市場決策不能再憑直覺，必須讓數據說話。」
但在上周落幕的「市研通 Market Trade」產品基礎訓練課程中，我們從學員的提問發現，企業真正的挑戰往往不在於「想不想做」，而在於「第一步怎麼跨出去」。
當大家試圖啟動數據化轉型時，最常卡關的往往是：
- 資料去哪找？ 網路上資訊這麼雜，哪些才有意義？
- 如何長期化？ 總不能每次分析都靠人工手動抓資料。
- 門檻在哪裡？ 數據要累積到什麼規模，才具備「分析價值」？
以下是我們從課程現場整理出的核心觀察，或許也能解決你對 AI 輔助決策的疑慮。
掌握趨勢不難，難在「資料結構化」的耐心
許多學員在課堂上詢問：「政府公開資訊或產業研究報告，真的能直接拿來做預估嗎？」
其實，像是經濟部或各大公協會提供的公開數據，含金量極高。但企業最常遇到的痛點是：資料格式不一、分散在不同網站，且人工整理耗時費力，導致分析工作往往變成「一次性」，無法形成長期的趨勢監測。
市場分析的價值不在於「當下的數據量」，而在於是否能建立穩定、可重複的資料流。市研通的設計初衷，正是要解決資料自動化處理的難題，讓企業不再把 80% 的體力浪費在抓取資料，而是專注於剩下的 20% 高價值決策。
1+1 > 2 的關鍵，在於內部經驗與外部趨勢的碰撞
課堂中另一個熱門話題是：「如果我有內部的銷售數據，能結合分析嗎？」
這是一個非常關鍵的洞察。真正能落地、有溫度的市場分析，往往來自於「外部產業大趨勢」與「企業內部微觀經驗」的交叉比對：
- 單看產業數據：容易流於紙上談兵，抓不到自家產品的特點。
- 單看內部數據：可能會陷入溫水煮青蛙的困境，忽略了市場整體的變革或衰退。
透過 AI 平台的串接，將這兩股數據整合，才能讓分析結果真正貼近業務現實。
別被「大數據」迷思給困住了，分析目的才重要
我們在課程中觀察到一種普遍的「入門焦慮」：企業常擔心自己沒有累積十幾年的歷史資料，就不夠格談 AI 分析。
其實，資料的「年限」並非唯一指標，關鍵在於你的「分析目的」。
- 針對短期市場脈動，近 1-3 年的數據往往更具指標性。
- 與其等待資料達到「完美」才開始，不如從既有的銷售報表、定期統計中建立起邏輯架構。
AI 助手的角色不是要給出一個預言，而是要提供一個「可追溯、可討論」的科學基礎。
市場分析的起點，就是一個單純的疑問
市研通的定位，從來不是要取代專業的產業分析師，而是要「降低分析的第一道門檻」。
在課程最後的交流中，我們發現學員們收穫最多的時刻，往往是從一個簡單的問題出發：
「這波產業趨勢變動，跟我的業績走勢一致嗎？」
「有沒有更好的方式，讓資料從 Excel 表格變成決策依據？」
只要敢於提出問題，就是數據驅動決策的開始。如果你也正思考如何將 AI 導入市場預測，或想了解不同產業的實務案例，歡迎與先知科技聯繫，讓我們一起在數據中尋找答案。
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