台中購物節走向國際 盧秀燕訪星國汲取「熱賣會」成功經驗
匯流新聞網.2024年4月4日 16:05

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CNEWS匯流新聞網記者潘永鴻/台北報導

台中市長盧秀燕率團出訪新加坡,今(4)日第2天上午拜會新加坡零售商協會Stephen Sing執行經理,針對「新加坡熱賣會」與「台中購物節」等兩大節慶熱烈交流,盼借鏡星國創造的國際購物熱潮行銷策略;盧秀燕表示,參考星國經驗,台中將透過在地商會鼓勵會員提出優惠措施張貼海報共同行銷,同時以新、港、日、韓4國為首要宣傳目標,力邀參加台中購物節,感受台灣抽房子抽現金的魅力,將台中購物推向國際。

盧秀燕上任後首創台中購物節,去年邁入第5屆,每年登錄消費金額均全國第一,成為國內商業慶典領導品牌。為汲取國外成功經驗,盧秀燕今日拜會以舉辦「新加坡熱賣會」(Great Singapore Sales ;GSS)聞名國際的新加坡零售商協會(Singapore Retailers Association),雙方就營造消費氛圍、促進店家優惠折扣等議題熱烈交流,對未來合作保持樂觀期待。

盧秀燕表示,新加坡零售商協會舉辦熱賣會長達30年,藉由優惠折扣吸引世界購物客,創造龐大商機,從全城張貼海報,創造新加坡購物天堂品牌,到近期加上網路購物服務「eGSS」,以及輔導青年創業等,都是台中可學習的作法。

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盧秀燕表示,台中今年將再推出「振興經濟3大節慶計畫」,包括物調券、鍋烤節及台中購物節,她在新加坡也立即給予經發局2點指示。

第一,可參考新加坡經驗,讓台中購物節透過在地商會,鼓勵所屬會員主動提出優惠措施,貼折扣海報,共同行銷。第二、針對新、港、日、韓外國人,將透過4地旅遊局,加強行銷台中旅遊,參加台中購物節,將全城On Sale拓展至國際。

經發局指出,台中購物節自2019年開始舉辦,消費登錄金額逐年攀升,由首屆25億元提升至超過300億元,去年更創下600億元產值。其間雖面臨新冠疫情考驗,但市府化危機為轉機,強化資訊平台APP線上策略及掌握疫後復甦契機,推出「振興經濟3部曲」(物調券、鍋烤節及購物節),吸引國內外旅客共襄盛舉。今年將持續整合商圈、市場、夜市、公協會共同參與,帶領全市店家掌握商機、走出疫情。

經發局補充,台中購物節除有經濟效益,活動亦廣受全國民眾喜愛,外縣市民眾消費已突破百億元,民調顯示8成以上民眾會因此到台中旅遊或消費,高達9成以上支持市府持續舉辦,期待帶領台中店家走向國際。

經發局指出,此次拜會新加坡零售商協會,盼吸取新加坡熱賣會舉辦30年的經驗,了解如何在新加坡旅遊促進局及新加坡零售商協會公私協力發起後,由協會接手主導,使烏節路及周邊商業區各店家,在活動期間主動下殺折扣,吸引國內外民眾搶購。

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台中市府表示,現況而言,原由新加坡零售商協會主辦的熱賣會,因應疫情及網路購物興起已經轉型,改由各商家在過去協會奠定的良好基礎上自行主辦,發揮更多創意;協會則專注於舉辦驚奇園地(Wunderground)活動,串連各大品牌聯合行銷展售,亦非常受到歡迎。這是公私部門合作推動商業活動的典範,對於台中規劃節慶、發展盛典經濟具有相當大的參考價值。

照片來源:台中市政府提供

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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
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    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司