根據 106,587 筆使用紅利點數的消費資料顯示，消費者的總交易額每增加 1 元，紅利折抵金額預期會增加 0.0025 元，這樣的數據資料，是否與觀察家發放紅利給消費者的預期一致呢？點數平台提供點數兌換的金額都不一樣，過去有些消費者喜歡累積信用卡的紅利點數，現在有許多消費者在意行動支付的紅利點數，或許觀察家可以從點數使用的變化，發現消費者樣貌與購物習慣。根據系統平台的數據資料，顯示消費者使用紅利折抵的金額，與總交易金額無明顯關聯，或許多數觀察家會認為，消費者在進行大筆交易時，因為現金與信用卡支配的額度，消費者利用紅利點數少付一點錢的機率比較高，可是在大量的交易數據中，只有近 2,000 筆消費，消費者利用紅利點數，將當次購物的所有交易金額進行完全折抵，等同於消費者使用紅利點數，為自己換得一種或一購物車的商品。在觀察數據中，使用紅利點數的消費者有更多的交易是發生在星期一，推測許多消費者可能在周末有較多的支出，造成星期一有更多的交易活動，消費者需要倚賴紅利點數，為當天的商品採購進行優惠折扣，也可能是多數的通路在星期一沒有折扣，導致更多的消費者會使用紅利點數換取商品折扣。從另一個角度觀察，消費者在星期日累積的紅利折扣總金額最高，換言之，雖然星期日沒有很多消費者使用紅利點數，但是有使用紅利點數的消費者，都會使用較多的紅利點數，換購他們喜歡的商品，使用更多的紅利點數進行消費金額折抵。
交易金額與紅利點數使用的多寡無關。
星期日使用紅利點數折抵的金額最多，星期一有更多的消費者喜歡使用紅利點數。
消費者願意在特定經營者的店裡購買商品，一定是經營者的某項服務，打動了消費者的心，產品的某種功能，滿足了消費者的需求。消費者同樣需要一台桌上型電腦，有些消費者會選擇在網路購買，因為雙十一有折扣優惠，店家提供二十四小時內到貨服務，通路還會額外贈送周邊的配件與各種好康的禮品，這些好處是消費者選擇向經營者購買的理由。可是，還有另一群消費者，選擇在轉角巷口的電器行購買電腦，店家提供客制化的組裝服務，依硬體規格配置流暢穩定的系統軟體，親切的工程師還會自己撰寫程式，滿足消費者，提供各種貼心到位的服務，工程師除了考慮到消費者的工作背景，同時考慮到消費者家裡的小朋友與不擅於電腦操作的長輩，當小朋友開機時，消費者可以從手機收到小朋友開機訊息，避免小朋友沉迷於電腦的世界，當長輩開機時，系統會自動跳到長輩喜歡的頻道，自動撥放上次沒有看完的影片，減少惱人且複雜的帳號登入流程。當網路上的經營者正在削價競爭，想著要提供什麼福利給消費者，計畫要提供哪一些優惠給消費者時，巷口的那一間電器行，卻有接不完的訂單與做不完的工作，也許市調單位告訴觀察家，低價商品可以提高成交量，google 的數位廣告可以增加訂單量，可是那位願意傾聽客戶需求，滿足客戶願望的工程師，他的訂單與成交量卻能與競爭激烈的電商並駕齊驅，甚至還能脫穎而出。人工智慧的技術不是用來提高商品的生產數量，而是用來加值商品的價值，人工智慧工具不是用來回覆更多的客服郵件，而是協助分析客服郵件中的問題，進而改善產品的品質。相信多數的觀察家，今年都不斷聽到 google 裁員的新聞，看到亞馬遜員工大幅衰退的訊號，人工智慧技術的出現，讓許多經營者看清一件事，每一個人所會的事情真的很有限，多數的員工僅能專注處理特定一種工作，在 google 工作的工程師，不曾接觸 google 商品銷售的工作，從業務的角度了解與 google 合作夥伴與大型企業的需求，在 google 工作的工程師也不曾經手公司會計部門的工作，從會計的角度發現新的商業機會，根據人工智慧技術的本質推論，造成許多企業希望藉由人工智慧技術加值員工的價值，而不是增加員工的數量，導致 google 與亞馬遜的員工大量減少。巷口那一間電器行的工程師，除了擁有專業技術外，從各種數據資料清楚明白客戶的需求，幫客戶客制打造所需要的機器設備，除了會撰寫系統程式外，透過各種系統平台的協助，工作者也是一個優秀的業務，更是一位會計部門襯執的員工。
