新聞案例與AI視角
近日印度日用消費品龍頭Dabur股價於1月3日單日上漲4％，即便整體營收僅可望維持低個位數增長，主因在於都市市場體積增長回升，飲料品類銷量雖下滑但被其他品項抵銷。根據Business-Standard報導，以及印度統計局（MOSPI）2023年第3季數據顯示，都市家庭日用消費支出年增率達5.8％。此一現象對於一般上班族而言，可透過AI工具即時擷取熱點數據，從中發掘消費回溫機會，為副業選品或項目規劃提供可靠依據。
AI工具解析市場動態
想追蹤都市消費回暖的訊號，可借助Google Trends觀察關鍵字搜尋熱度變化；再搭配社群聲量分析工具（如Brandwatch）進行情感分數拆解。若想更深入，亦可利用ChatGPT插件串接Yahoo Finance API或FRED經濟資料庫，透過Prompt設計自動擷取Dabur近12個月交易量、價格及相關消費品類指數，比對城市／鄉村市占差異，快速捕捉需求起伏來源。
零程式化建置監測流程
對於非程式背景的上班族，建議採用Airtable作為資料收集中心，透過Zapier連結Google Trends、Finance API與Brandwatch，將每日或每週數據自動匯入。同時以Google Data Studio或Power BI打造儀表板，呈現股價走勢、成交量、搜尋熱度及情感分數。此方式不需撰寫程式，只要在Zapier介面完成觸發條件與動作設定，即可將散落於不同平台的指標統整於單一視窗中。
實戰操作步驟清單
第一步：註冊Google Trends、Airtable與Zapier帳號；第二步：於Zapier新增Zap，依序串接搜尋熱度API與Airtable；第三步：在Airtable設置欄位（日期、關鍵字熱度、市佔估算等）；第四步：將Airtable連結至Google Data Studio，設計包含股價及消費指標的Dashboard；第五步：設定自動排程，每日/每週更新，並針對異常波動發出郵件通知。完成後，即可隨時掌握Dabur及同類品牌在都市市場的需求變動，並應用於選品或副業企劃。
風險與後續思考
即便AI流程可大幅提速，仍須留意資料更新延遲、API限制及演算法誤判等風險。此外，都市消費受政策、氣候及假日效應影響，建議搭配官方統計及一手市調，比對多方數據後再下結論。你最想利用AI監測哪些關鍵指標來發掘下個副業利基？歡迎留言分享實戰經驗。
