AI 時代的效率提升：商圈分析大躍進
自 2022 年 ChatGPT 問世以來，職場工作效率的遊戲規則已被徹底改寫。過去我們強調「熟能生巧」，如今更應強調「懂 AI 才快」。
生成式 AI 的出現，為「資料彙整」這項原本極度耗時且繁瑣的工作，提供了革命性的解決方案。
對我來說，之前做內訓曾示範如何運用在現在的工作，有一個我認為很實務的改變，就在 商圈開發 這件事情。過去要完成一份「完整的商圈調查報告」，流程繁瑣，包含 Google Maps 地圖掃描、競品資料整理、價格比對、實地觀察、Excel 製表等，少說也要耗費助理好幾天。現在有了 Google Gemini，我只需專注於如何設計精準的 Prompt（指令），把上述工作減少非常多，表格資料的彙整均交由 AI 完成。
這並非說 AI 能取代現場觀察與實際體驗，但它能大幅釋放我們的時間與腦力，讓我們有更多餘裕投入真正關鍵的決策與市場驗證。
商圈分析導入Google Gemini 實戰應用
第一次運用 Gemini 進行商圈分析時，我對其速度與精準度感到非常驚訝，尤其對於免費工具而言，表現遠超預期。
在連鎖品牌展店計畫中，有兩張關鍵表格是所有市場分析的基石：競品分布圖 和 商圈輪廓表。
若您能在最短時間內完成這兩份報告，不僅能贏在效率，更能贏在決策速度。
過去處理一份報表需 60 分鐘；用 Google Gemini， 10 分鐘內搞定，節省約 83% 的時間成本。
這種效率提升，對於每日需處理大量地區分析的團隊而言，所帶來的加乘效益不可小覷。
Gemini 幾乎能在 10 分鐘內完成整個流程，並且自動排版，根據地圖座標計算距離、引用 Google 評論內容或blogger文章去歸納客單價，這些過去只能靠人工慢慢查詢、整理的事，現在通通自動完成。
為什麼選擇 Google Gemini 進行商圈分析？
市面上的 AI 工具有百百種，但我在進行 商圈調查 時，最推薦使用的就是 Google Gemini。關鍵原因在於它的 Google 背景。
Google Maps 與 Gemini 的深度整合，讓它能直接讀取地理資訊並迅速回傳結果。就像您擁有一位全天候待命的專業地圖資訊達人與資料助理，只要您懂得提出問題，它就能給出精準答案。
更重要的是，即使是免費的 Gemini 2.5 Flash 版本，在處理這類資訊檢索型任務時，表現也非常穩定。
先前內訓時曾親自測試過，雖然 Pro 模型在細膩度上略勝一籌，但在速度與核心結果上並無絕對差異。因此，對於大多數使用者而言，免費版已足夠滿足商圈分析的需求。
商圈分析用Gemini，提升你的工作效率
Google Gemini 實戰範例：用 AI 進行商圈研究
運用 Gemini 的關鍵技巧在於 Prompt 的設計。怎麼問，就怎麼答。
以下是我最常用來進行 商圈分析 與 競品調查 的兩組實戰基本型的 Prompt，可隨時再依據需求調整：
📍 Prompt 一：指定商圈開發分析
寫法範例：
請依據 [指定地址] 進行商圈開發分析。提供格式：表格。 分析需求： 1. 依據指定地址方圓 500 公尺內，有哪些 [相關產業] 門市？ 2. 預估上述 [相關產業] 的平均客單價。 3. [相關產業] 品牌應包含這些類型：[A]、[B]、[C]、[D]、[E] 等。
這段 Prompt 能快速讓 Gemini 篩選出所有符合條件的店家，不僅列出名稱、地址、距離、類型，甚至還能從公開評論或文章中萃取出「平均客單價」。這對於餐飲品牌進行 門市選址 時，具有極高的參考價值。
可以參考下方，是我針對新北市板橋區文化路一段266號(僅是示範)做的商圈分析截圖：
Gemini商圈分析實戰，找出指定地址周遭餐飲業
接著，Gemini再提供一份消費客單價的表格：
Gemini商圈分析實戰，找出指定地址周遭餐飲客單價
📍 Prompt 二：競品統計與展店策略分析
寫法範例
請依據 [指定品牌官網] 或 [更多官網]，進行門市數量及展店策略分析。提供格式：表格。 分析需求： 1. 依據縣市進行區分，並分成加盟及直營門市數。 2. 依據門市所在位置，進行商圈特性說明。
這個 Prompt 對我來說是替代人工爬蟲最有效的解決方案。過去我們需要請工程師撰寫爬蟲程式，再進行資料格式轉換；現在只需一句話，Gemini 就能抓取全台門市資料，甚至還能根據地點特性，分析其 展店策略：是偏好醫院周邊？還是學區優先？抑或是鎖定捷運出口？
這邊有個小小tips：再抓網頁資料(分店數)時，需要回去驗算一下，經測試幾次後會相對比較準。
同時要注意一點，不要給「官網首頁」，是給有「store」的指定頁。通常以連鎖體系來看，都會有一頁是介紹全台分布門市，以錢都為範例，你要抓的頁面會是這頁：
https://www.chientu.com.tw/page/store/index.aspx
下方是健康便當餐飲業店家一覽表，以波奇波奇、蛋白盒子、給力盒子、能量小姐歸為同一個餐飲類型後，透過官網網站抓全台各縣市的門市分布數(計算至2025/4/25)：
同時，觀察Gemini的分析過程，也可得知，他不僅是撈官方網站指定頁面的門市，還會同時去抓 Uber Eats、Food Panda等外送連結，去判斷實際營業狀況。這點確實是一個很好的比較方式。
Gemini整理出的健康便當餐飲業的全台門市分布
下方就是錢都涮涮鍋公司，旗下各品牌的門市數，同時拆分直營、跟加盟兩種形式：
Gemini整理的錢都品牌門市分布，再區分直營跟加盟
透過Gemini其實都不僅只是出表格，她還會提供展店上的策略分析，均可作為你在工作上的參考內容之一。
提升 AI 準確度的訣竅
儘管 AI 強大，但並非完美。首次執行任務時，它可能會回傳一些過時或不準確的資料。此時，關鍵在於「追問」。
例如，我曾遇到 Gemini 將一間已歇業的品牌列入競品清單，這時我會直接補充一句：「請排除已歇業門市並重新整理」，它在第二輪就會修正內容。
因此，使用 AI 的技巧是：來回修正 + 實務驗證 = AI 可用性最大化。
經實測下來，在 商圈分析 的報表及分析任務上，AI 至少能幫我節省 83% 以上的準備時間。您仍然需要負責判斷資訊的正確性，但卻可揮別一條條抓取的繁瑣工作的痛苦。
其他 AI 工具的應用與選擇
除了 Gemini，我平時也會根據任務性質搭配其他 AI 工具：
- ChatGPT：文字發想 與 結構組織 最強，適合策略架構、簡報起稿。
- Claude：邏輯推敲 與 技術理解 較強，適合進行工程溝通或程式碼輔助。
- Felo / Napkin / Gammi：當您需要製作 流程圖、架構表 或 商業邏輯簡報 時，它們非常好用。
- NotebookLM：適合會議多、討論多的人使用，它就像您的專屬筆記幫手，還會自動整理重點，是極佳的 工作知識管理 (KM) 工具。
下圖是我2025年4月的AI工具整理速見表，包含價格、以及AI工具擅長的部份。不過，我相信，再每隔一個月，各家AI都還是再推出新功能或新模型囉。
除此外，這些工具我會根據任務靈活切換，就像是不同專業領域的專家，幫助我在效率上維持最大彈性。
常見AI工具應用分析
結論：AI 輔助決策，但經驗不可或缺
說到底，AI 再怎麼強大，它也只是輔助工具。尤其像 商圈開發 這類需要實地走踏、感受現場氛圍的任務，絕對不能完全仰賴數據。您可能會在數據上看到某條街門市密度很高，但實際去現場卻發現該街人流稀少、氛圍冷清，這些便是 AI 無法洞察的關鍵變因。
此外，現在許多 AI 回答可能「一本正經地胡說八道」，看似真實卻可能存在謬誤。因此，實務經驗 仍然是最重要的判斷依據。
至於近期熱議的 n8n 自動化 工作流，我認為它對於個人或小型團隊很有幫助。但對於中型以上企業而言，導入門檻其實不低，需要法務、資安、資訊等多個部門的流程審核，整體導入成本不一定比等待更成熟、更整合的 AI 工具 上線來得划算。
總之，AI 工具 的演變將越來越多元。真正需要學會的，不是精通每一套工具，而是懂得針對不同任務，選擇最適合的工具，這才是職場升級的關鍵能力。
常見問題 FAQ
Q1：Google Gemini 要付費嗎？免費版本就能做商圈分析嗎？
A：目前 Gemini 提供免費版本（2.5 Flash），在處理 商圈分析 與地點資料整理方面表現已相當穩定。付費版 Pro我體感使用上差異不大，但速度應該有更快。
Q2：商圈分析適合哪些產業使用？
A：餐飲、零售、健身、美業 等需要 開店選址 的產業最適合，尤其是 連鎖品牌 可透過 AI 快速制定 展店策略 與 競品監控。
Q3：Prompt 怎麼設計才有用？
A：盡量具體說明「地址範圍」、「行業類別」、「輸出格式」等關鍵資訊，並附上品牌範例，Gemini 或其他工具才能給出精確回應。
