【NoCode 職場特輯】行銷篇 - 市場調查別再憑感覺，用 AI 自動追熱度、討論量與趨勢

NoCode 職場特輯 #008 - 行銷篇 - 別再憑感覺做決策！ AI 幫你自動掌握市場風向！

Jan 18, 2026

行銷人的市場調查日常：熱度、討論量、趨勢追蹤

每次要評估新品上市的市場反應、或追蹤競品動態時，往往需要在各個平台蒐集資料：社群貼文、留言、KOL 影片、新聞報導、電商評論、搜尋趨勢... 資訊散落在各處，似乎又不能不看。

或許你也有過類似的感覺？結果是，時間往往大量花在「收集、複製貼上」與「手動分類」。到最後，還是很難清楚回答一個簡單的問題：到底是真的會賣、還是只是話題？這時候，決策往往就回到了「憑經驗」或「看同業」，而不是用一致的證據做判斷！

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時間組成：你的時間都花在哪裡？

以一份完整的市場調查為例，行銷人每週投入研究的時間大蓋會是這樣分配：

定義要追的主題與關鍵字：20%
- 例如口味 / 原料 / 品類 / 地區 / 競品追蹤資訊（常常每次重做）
人工蒐集資料：25%
- 從社群、論壇、新聞、KOL、通路資訊、電商評論 … 等來源
整理與清理內容：20%
- 複製貼上、去重、截圖、把不同來源資料整理成可用格式
手動分類與摘要：15%
- 判斷在講什麼、是正面還負面、有哪些重點
做趨勢比較：12%
- 這週 vs 上週、哪個市場上升、是否值得投入
彙整報告與內部溝通：8%
- 做簡報、跟研發 / 業務對焦、回覆主管問題

看到這個拆解時，你可能會發現：超過 80% 的時間，似乎都在做「蒐集、整理、分類」這些相對低判斷價值的工作。而真正能展現行銷策略價值的工作，像是「這代表什麼商機？」、「我們該怎麼應對？」的討論溝通，反而往往被擠到最後。

真正拖垮效率的瓶頸在哪裡？

拆解下來，行銷人的市場調查流程似乎有幾個明確的瓶頸：

瓶頸 1：跨平台蒐集 + 資料整理
- 每天需要在社群、論壇、新聞、KOL 影片、電商評論之間切換
- 每次都要判斷「這是不是同一個話題？」、「不同市場是否同步發生？」
- 有時候會漏掉早期訊號，等到爆紅才看到
瓶頸 2：內容分類 + 摘要 + 判讀
- 一篇一篇讀，手動標記分類（口味、健康機能、價格、供應問題等）
- 判斷是正面還負面，整理成主管看得懂的結論
- 但容易變成主觀詮釋，且每週格式往往不太一致

這些工作有幾個共通點：每次都差不多、標準化程度很高、卻很耗時間、也容易出錯。也正因為如此，它們似乎很適合交給自動化來處理。

理想工作的時間安排：自動化可能帶來什麼改變？

如果把這些流程自動化，你的工作會變成什麼樣子呢？我們做了一個「理想工作日常」的設定，來跟現在的狀況做對比。

A 類工作：繁瑣例行工作

現在的時間分配

蒐集資料（跨平台找訊號）：每週 5 小時
整理與標準化（複製貼上、去重、對齊格式）：每週 3.75 小時
分類摘要與趨勢產出（人工判斷主題 / 情緒 / 重點 + 做簡報）：每週 2 小時
小計：每週 10.75 小時

透過自動化後的目標

蒐集資料：可能縮短到每週 0.75 小時（主要做檢查）= 釋出 255 分鐘
整理與標準化：可能縮短到每週 0.5 小時（主要做抽查）= 釋出 195 分鐘
分類摘要與趨勢產出：可能縮短到每週 0.75 小時（主要做審稿與補建議）= 釋出 75 分鐘
小計：每週 2 小時

B 類工作：高產值深度工作

現在的時間分配

專注在新品方向決策、研發優先級排序、通路 / 經銷商提案、跨部門對焦
每週 8 小時

透過自動化後的目標

同樣的工作內容，但時間可能增加到每週 18 小時 = 增加 10 小時
這些時間可能被用在：
- 釐清「聲量 vs 意圖 vs 接受度」的交叉驗證（試著避免追風）
- 把趨勢洞察轉成研發 Brief（做什麼、為什麼、先做哪個）
- 針對不同市場（台灣 / 東南亞 / 美國等）制定上架與主打策略
- 跟經銷商 / 通路用「市場證據」溝通（可能提升說服力與成交率）
- 建立風險預警機制（試著早期發現負評 / 食安 / 供應議題）

也就是說，在這個範例中：

大約能釋出 525 分鐘（約 8.75 小時）的重複作業時間。同樣一週的工作時間，行銷人幾乎可以有 2 倍以上的時間處理更有深度及策略性的工作。

雖然實際數字會依不同公司、產業而異，但相信從直觀來看都很清楚：少做 1 小時的瑣事，就可能多出 1 小時用來做策略與決策。

No Code 自動化的關鍵：不是換工具，而是換「做事方法」

很多人在想到自動化時，直覺會問：「我要用哪一套工具？Zapier？Make？n8n？」

但在我們實際的輔導經驗裡，真正決定成效的，往往不是那些 No Code 自動化工具，而是：「你有沒有先把自己的流程拆清楚？」

以下是一個我們常用的 6 個流程優化步驟。你可以試著拿來檢視自己的市場調查流程：

Step1｜列舉現有工作流程：先把現在做法條列清楚

以「自動化生成市場調查報告」為目標，可以先試著把自己每天在做的事情逐一寫出來：

定義本週要追的主題（口味 / 原料 / 品類 / 市場 / 競品）
手動在社群 / 論壇 / YouTube / 新聞搜尋關鍵字，截圖或複製貼上
再去查搜尋趨勢（例如 Google Trends）或電商評論，補足「需求意圖」線索
把所有資料複製到 Excel / Google Sheets / Notion，補上來源連結、去重、調整格式
一篇一篇讀，手動標記分類（例如：產品功能、價格、客服）
計算每個主題的聲量、判斷情緒傾向
做成圖表，寫成簡報
跟主管 / 研發 / 業務對齊

這一步看似簡單，但往往是盲點最多的地方。很多人以為「自己很清楚流程」，直到真的寫下來才發現，中間似乎有很多遺漏的小步驟...

Step2｜盤點流程中的「數位工具」

接著，可以試著檢視每個步驟用到哪些數位工具。以過往經驗為例：

Google Sheets：關鍵字詞庫、資料表（來源、內容、互動數、摘要、分類、情緒、指標）
Google Trends（或其他趨勢來源）：搜尋熱度 / 需求意圖訊號
社群 / 論壇資料來源（手動或工具）：FB / IG / YouTube / 新聞 / RSS / 論壇（依市場選擇）
Notion / Google Docs / Slides：週報模板、洞察整理、可分享給經銷商的版本
Slack / Email：趨勢爆量提醒、每週報告推播

以上這些，其實都是很適合在 No Code 自動化流程中串接的數位工具。或許你已經在用它們，只是還沒有把它們串連起來變成一條線。

Step3｜找出「自動化」機會：先從「非人為決策」開始

在這一步，我們從整體流程中，試著回頭檢查哪些似乎適合自動化：

定義追蹤主題與關鍵字 ……（△ 部分）
跨平台蒐集資料 ……（◎ 大部分）
整理格式、寫入資料表 ……（◎）
去重與標準化（同義詞 / 不同寫法）……（◎ 大部分）
分類與摘要 ……（◎）
情緒判斷（正 / 負 / 中）……（◎ 但需檢查）
趨勢比較與指標計算 ……（◎）
週報產出與推播 ……（◎）
最終決策（做不做新品 / 投多少資源）……（X）

簡單來說：只要不是需要人腦判斷「這樣談合不合理」的部分，大多都有機會自動化。

這裡也可以先不用糾結技術細節，只要先用 ◎ / X 或 △ 標記出來，後面再跟工具一一對應就好。

Step4｜確認執行目標：自動化後，要長成什麼樣子？

上一步找出機會點後，我們再把「期望成果」試著說清楚。以前面的案例來說，我們可能會設定的執行目標是：

自動每天 / 每週抓取指定關鍵字在各平台的內容與互動數
自動整理成標準化資料表（可搜尋、可篩選、可回溯）
自動完成：主題分類、摘要、情緒判斷
自動計算三個核心指標：討論量（Volume）、成長率（Growth）、情緒淨值（Sentiment）
自動產出 Top 上升關鍵字排行榜與趨勢曲線

目標清楚了，後續似乎就比較知道要怎麼設計觸發條件與流程！

Step5｜定義「執行」時間：什麼時候要自動做？

在 No Code 自動化的設計裡，「什麼時候要跑」似乎非常關鍵。若以前面的案例來看，我們大概會這樣設計：

當「詞庫表」新增關鍵字時
→ 自動把關鍵字同步到監測清單與抓取流程
當每日固定時間到（例如每天 9:00）時
→ 自動抓取各來源最新內容並寫入資料表
當新資料寫入資料表時
→ 觸發 AI 自動做摘要 / 分類 / 情緒標記
當一個關鍵字 24 小時內討論量成長 > X% 時
→ Slack / Email 自動發「趨勢爆量提醒」
當負向情緒比例高於門檻時
→ 自動標記並通知（可能是品質 / 食安 / 供應議題爭議）
當每週五下午 17:00 到時
→ 自動生成「本週趨勢週報」Notion / Google Docs / Google Slides 頁面與報告式摘要，推送給主管 / 研發 / 業務

這樣條列設定的好處是，每個步驟似乎都有明確的觸發點與終點，到時候比較不容易出現「自動到一半又卡住」的狀況。

Step6｜串接工具，讓系統「動起來」

最後一步，就是試著把這些工具串連起來。流程通常會是如下這樣：

而一旦設定完成，你的市場調查就從一次性任務，變成長期運作的智慧系統：

1. 自動蒐集跨平台討論資料（聲量來源自動化）

當系統在排程（例如每天早上 9:00）啟動後，會自動依照「關鍵字詞庫」到指定來源抓資料（社群 / 論壇 / 新聞 / RSS / YouTube 等）。每筆資料會自動寫入 Google Sheets / Airtable：包含日期時間、來源平台、關鍵字、內容文字、連結，以及能取得的互動指標（例如留言數 / 觀看數 / 按讚數）。整個蒐集過程似乎就無需人工一篇篇搜尋與複製貼上。

2. 自動整理成標準化資料表（去重 + 格式對齊）

系統會自動把不同來源的資料轉換成固定欄位，並進行去重（例如同一連結、相似標題、相似內容），試著避免同一事件被重複計算。你看到的資料表會是乾淨可用的，省下過往需大量人工排版或整理來源。

3. 自動 AI 分類與摘要（把雜訊過濾成洞察）

每當新資料寫入資料表，AI 會自動完成：主題分類（例如：口味 / 健康機能 / 價格促銷 / 供應問題 / 教學方法...）、一句話摘要（讓主管秒懂這則在講什麼）、情緒標記（正向 / 負向 / 中性）。你只需要抽查少數邊界案例（例如反諷、模糊的），不用再每一筆都讀完整篇。

4. 自動計算熱度與討論量指標（週對週趨勢）

系統會自動依「關鍵字 × 地區 × 平台」彙總，計算三個核心指標：討論量（Volume）：本週總貼文 / 留言 / 互動、成長率（Growth）：本週 vs 上週成長幅度、情緒淨值（Sentiment）：正向比例 - 負向比例。同時自動產出 Top 上升關鍵字排行榜與趨勢曲線，讓你看看是否真的「很多人在講」。

5. 自動發送爆量提醒（機會 / 風險即時通知）

當某關鍵字在 24 小時內討論量暴增（例如 > 200%），或負向情緒似乎突然飆升（例如負向 > 40%），系統會透過 Slack / Email 自動通知相關人員，並附上：關鍵字名稱、成長幅度、主要來源平台與代表貼文連結、AI 摘要的「為什麼爆」的原因（例如：KOL 帶貨、品牌新品、食安爭議）。讓你有機會第一時間卡位或止血，而不是一週後才看到。

6. 自動生成趨勢週報（固定格式、可幫助決策）

每週固定時間（例如週五 17:00），系統會自動用模板生成一份「趨勢週報」Notion / Google Docs 頁面與報告式摘要，內容可以包含：Top 5 上升關鍵字（附 Volume / Growth / Sentiment）、本週主要討論主題（大家似乎在吵什麼 / 愛什麼）、正向亮點與負向雷點（可能用於產品 / 行銷調整）、建議動作（研發 / 行銷 / 業務各 1~2 條）。而週報則會自動銜到 Notion / Docs 並推送 Slack / Email，一致格式、跨週期可直接比較。

7. 自動彙整成「可複用的市場證據」（供研發 / 經銷商提案使用）

當週報生成後，系統會自動把重要趨勢沉澱成「趨勢卡片」（Trend Card），包含：趨勢名稱、關鍵字延伸詞、主要市場、代表內容連結、熱度曲線、情緒結構、建議產品方向（例如：口味 / 配方 / 包材 / 定價 / 行銷主軸）。這些卡片似乎可以直接拿去提供研發做優先級排序、給業務 / 經銷商提案素材、做月度策略會議的共通語言。

自動化後的結果

一鍵產出趨勢週報，用市場證據做決策與提案

打造專屬「市場雷達系統」，把熱度、討論量與情緒自動管理成可用洞察，試著釋放產品 / 行銷決策產能。

時間比例變化

A 類工作（繁瑣例行工作）

從 57% 變成 11%
包括：手動搜尋資料、複製貼上整理、去重排版、人工分類摘要、手動比較這週 vs 上週、臨時補資料與會議追問

B 類工作（高產值深度工作）

從 43% 變成 89%
包括：新品方向判斷與資源投入決策、研發優先級排序與產品 Brief、行銷切入點設計與上市策略、跟經銷商 / 通路提案、風險與議題處理（負評 / 食安 / 供應）

結語：從「被流程推著走」到「用市場證據做決策」

當這套流程建立完試著運行一段時間穩定之後，可以讓你的市場調查工作，從原本的：

「每週花 10.75 小時在查資料、算數字、改格式」

變成：

「每週花不到 2 小時檢查數據與報告是否合理，其餘交給系統」

釋放出來的時間，似乎就可以開始用來：

試著釐清「聲量 vs 意圖 vs 接受度」的交叉驗證，避免追風
把趨勢洞察轉成研發 Brief，決定做什麼、為什麼、先做哪個
針對不同市場制定上架與主打策略
跟經銷商 / 通路用「市場證據」溝通，可能提升說服力與成交率
試著建立風險預警機制，早期發現負評 / 食安 / 供應議題

某種程度上，雖然工作內容似乎沒有變，還是在做市場調查。但每天的感受卻可能很不一樣：從「被流程推著走」，變成「自己安排時間，決定要把專注力放在哪裡」！

準備好開始了嗎？從這 3 個小任務啟動你的自動化之旅

把你現在的流程寫下來：試著列出你每週做市場調查的每一個步驟，然後圈出你最想「丟掉」的 3 個步驟。
整理你的「關鍵字詞庫」：列出你每週似乎必看的 5-10 個主題 / 關鍵字，以及對應的資訊來源（社群、論壇、新聞等）的 RSS 網址或搜尋連結。
設計你的「理想報告格式」：在 Notion、Google Docs 或 Google Slides 上，試著設計一個你理想中的週報格式，包含哪些數據、圖表、洞察與建議。

完成這三步，你就已經走在自動化的路上了！