成為一個敏感的觀察家
不知道觀察家是否曾經看過可以以加密貨幣交易的店家呢？在台北東區有一間眼鏡行主打可以使用比特幣作為交易付款的工具，如果您正好需要一副新的眼鏡，您是否會希望使用比特幣購買一副新的眼鏡呢？在台灣，消費者選擇商品支付的方式越來越多元，角度數據抽樣調查購買金蘭品牌消費者交易採用的支付方式，抽樣的商品名稱包含：金蘭無添加醬油、金蘭甘露醬油、金蘭精釀油膏、金蘭鼓舌醬油、金蘭嫩脆剝皮辣、金蘭薄鹽醬油、金蘭陳年素蠔油、金蘭鮮嫩筍茸、金蘭特級醬油、金蘭甜麵醬 10 款商品。發現購買「金蘭無添加醬油」商品的消費者以非現金支付的機率最高，數據資料顯示購買「金蘭甜麵醬」的消費者使用非現金交易的機率比購買「金蘭無添加醬油」的消費者低10%，表示「金蘭甜麵醬」有 100 位消費者是採用信用卡、行動支付或儲執行悠遊卡付款，則購買「金蘭無添加醬油」會有 110 人次採非現金的交易方式結帳。採非現金方式結帳一般可加速消費者結帳速度，減少找零發生錯誤的機率，如果以非現金交易的交易比例高，有助於無人值守或自助式結帳設備的設置，節省人力成本。
角度數據透過各種數據資料了解消費者的消費行為觀察消費者的消費模式，從細小的關鍵發現重要的商業機密。今天，角度數據給長期追蹤角度數據觀察家一個福利，特別在這裡公開一個技巧給各位觀察家參考，減少觀察家陷入因為角度數具有豐富數據資料，所以有能力提供觀察家行銷線索的迷失。其實，一直以來角度數據希望教導老闆與新創團隊利用數據資料觀察市場的方法，悟性高的老闆與新創團隊可能已經利用角度數據的技巧看見未來，但仍有許多觀察家停留在向角度數據要資料，或等待角度數據發表產業報告的階段。在 2024 年「錢」不再是稀缺資源，許多的投資者拿著現金尋找投資標的，許多銀行業者打電話詢問老闆現在缺不缺錢？從銀行貸款部的經理在廣告預算編列提高的趨勢，意味著 2024 年的創業者切的不是「錢」而是進入市場的機會點，懂得方法才是成功的關鍵。
目前台灣的市場現況如何？台北市消費力較高的消費者在哪裡？假設這是觀察家目前遇到的問題，角度數據身為市場觀察顧問可以告訴觀察家調查的結果，但角度數據的創辦人不希望僅僅提供觀察家答案，而是要教會觀察家一個方法。觀察家知道角度數據擅長利用各種數據資料，從數據資料得到有用的情報，這些數據資料就存放在線上，只是觀察家不懂的利用這些資料。市場調查都像瞎子摸象，唯有觀察家是那個瞎子，才能確認自己到底摸到了什麼？即使角度數據已經根據輪廓告知觀察家那就是「象」，但還是無法解答觀察家心中的疑惑。台北市消費力較高的消費者在哪裡？以下，角度數據提供其中一個查證的方法，或許觀察家知道了這個方法後，可能會認為這個方法很簡單且很粗暴，但是卻可以得到解答。
蝦皮電商在台灣擁有許多愛好者，許多蝦皮店到店都採無人值守的方式提供消費者提領購買的商品。觀察家是否觀察過這些蝦皮店到店營運的狀況嗎？假設可以知道某間蝦皮的營業額，不就可以知道消費力較高的消費者在哪裡？可是老闆與新創團隊怎麼可能知道蝦皮的營業額呢？顯然這不是一個好的解法，那換一個方式觀察，營業額高的店家進出店門口的客人比較多，難道要派人統計進出店門口的客人嗎？可是老闆與新創團隊哪來這麼多人力資源呢？這個思考方向正確，但是方法卻出了問題，觀察家還記得角度數據在上一個段落說到「這些數據資料就存放在線上」？可是在網路上觀察家找了老半天就是找不到線索，當然這些數據資料當然不會有人整理好給觀察家，觀察家必須自己去察覺。觀察家要如何挖掘出來呢？觀察家不妨先成為一位蝦皮電商的買家，購買商品並選擇透過店到店的交易模式進行交易，您在使用的過程中是否察覺到一個現象呢？這個現象正好可以拿來做為台北市消費力較高消費者的線索，如果觀察家擅長「網路爬蟲」技術，可以將這些資料儲存起來，因為只是觀察自己帳號的資料，應該也不算違法，假若不懂「網路爬蟲」技術可以外包技術外包，讓其他工程人員協助觀察家把某個網頁資料完整保存下來，這樣的作法不但日後可以知道，當下台北市消費力較高消費者分布，而且不需要一直花錢委託市調公司進行調查，懂得賺錢的老闆或新創團隊大多會選擇這個方法。
究竟成為蝦皮電商的買家後，觀察家究竟可以看到什麼？當然沒有任何的變化，與一般蝦皮買家看的資料都一樣，店到店也沒有顯示進出店門口客人的人數，倘若觀察家將每日蝦皮買家可以看到店到店的店家名稱記錄下來，觀察家就可以知道「台北市消費力較高的消費者在哪裡？」，店到店的店家名稱出現機率越低的店家，那一區的消費者就會有越高的消費能力。意味著這一區的消費者購物、郵寄商品的機率很高，造成店到店的置物櫃的輪櫃率很高，許多時候都呈現無空櫃的狀態，導致蝦皮會員無法選擇運送貨物到該店家，店到店的店家名稱沒有出現在到店列表，讓消費者選擇。
觀察家經常看到角度數據提供排名或佔比的貼文，多數情況角度數據都只是描述現象事實沒有進一步的深入探討，對於很多未與角度數據溝通過的觀察家，可能只會看到數據表面的含意，無法挖掘出背後的價值，就像上面的範例，角度數據列出蝦皮電商店家置物櫃使用率排行榜，如果觀察家在不知道這個排行榜等同於「台北市消費力較高的消費者在哪裡？」的排行榜，也許該資料對觀察家而言價值就大打折扣。
