104學習精靈

「店家聚集、消費者生活娛樂需求、交通便捷」形成商圈帶來人潮，而「人潮就是錢潮」。早期商圈是指由車站、廟埕、市場發展出來，新型態的商圈大部分是由百貨公司、商辦園區、風景區或學區發展出來，具有一定人潮前往休閒、遊憩或消費的區域。 而為什麼要做商圈分析呢？如何能讓新開張的店舖能夠有效的吸引前往消費，對於商圈的屬性一定必須清楚，知道來到店裡消費的是游移客或是重複到訪的顧客何種為多；開店創業本屬不易，然而想要持續經營且獲利更是一件更辛苦的任務。因此，建議在開店前評估做好準備，包括商品銷售的類型、商圈客層調查、商圈競品調查、交通環境 … 等等，依評估後再瞭解店舖位置預計營業額、人員配置與商品庫存，藉此試算出須達成多少營業額，有利於損益平衡之調整。 店舖如何有效的讓營銷與廣告效果最大化？首先要先確認店舖的所在位置是屬於何種商圈屬性？那商圈屬性如何區分呢？以店家為中心五百公尺內下作簡略區分： 【A 級商圈─流動性大且人潮最多的大型觀光商圈，又可分成以下幾種型態】 1、百貨商圈：以多家百貨公司為中心擴散出大範圍的商圈 ，例如：台北信義 & 西門商圈、台中一中商圈...等等。 2、商辦商圈：週間以辦公上班為主要消費人潮、周末則以逛街購物為主，例如：新北府中特區、台中廣三 … 等。 3、車站商圈：以搭乘大眾交通工具 ( 火車、捷運 & 轉運中心 ) 人潮為主，例如：台北車站商圈、桃園中平商圈… 等 4、廟埕商圈：以廟宇為信仰中心所產生人潮聚集，進而延伸出的商圈型態，例如：基隆廟口、新竹城隍廟、彰化鹿港商圈 …. 等。 5、市場商圈：早晨為傳統菜市場或是延伸至晚上轉變為夜市經營，例如：宜蘭羅東夜市、桃園大溪商圈、台中第二市場、高雄自強夜市 … 等。 6、景區商圈：因風景區等而演變延伸出獨立商圈，例如：台北淡水、新北九份、南投日月潭、屏東墾丁 … 等。 7、學區商圈：鄰近學區而延伸出的商店聚集地，例如：台北公館、台中逢甲、高雄新崛江 …等 。 上述所屬大型商圈，商圈面積達五百公尺以上，商圈人流量每日 2000 人以上，遊客類別以游移客層為主；周末假日人潮湧現，且多為非當地區域消費者 ( 多為外縣市 & 境外觀光客 )，此類型商圈多以餐飲小吃、服飾、鞋業、藥妝美容、觀光禮品或娛樂業為主 。 【B 級商圈 ─流動性中，人潮多的區域型消費商圈，以下簡略說明 】 1、批發商圈：多以特屬商品型態聚集的批發商圈，例如：台北後站 ( 飾品 )& 迪化街 ( 藥材 ) 、台中繼光電子街、高雄後驛 … 等。 2、車站商圈：以搭乘大眾交通工具 ( 火車、捷運 & 轉運中心 ) 人潮為主，例如：宜蘭礁溪車站、新竹內灣車站、彰化員林站前商圈… 等。 3、廟埕商圈：以廟宇為信仰中心所產生人潮聚集，進而延伸出的商圈型態，例如：新北新莊廟街、新北三峽清水、雲林北港商圈、豐原廟東 … 等。 4、市場商圈：早晨為傳統菜市場或是延伸至晚上轉變為夜市經營，例如：基隆仁愛市場、新北蘆洲市場、新竹東門市場、屏東東港 … 等。 5、景區商圈：因風景、古蹟、老街、公園等而演變延伸出獨立商圈，例如：新北平溪、台南赤崁商圈 & 神農街、南庄商圈 … 等。 6、學區商圈：鄰近學區而延伸出的商店聚集地，例如：台北師大商圈，中壢中原商圈、台中東海、台南成大商圈 … 等。 上述類型屬中型商圈，商圈面積達三百公尺以上，商圈人流量每日 1000 人以上，遊客類別以游移客層為主，周末假日人潮湧現，且多為非當地區域消費者 ( 多為外縣市 & 少許境外觀光客 )，此類型商圈多以餐飲小吃、文創、特色商品、五金雜貨或娛樂業為主 。 【C 級商圈 ─流動性低，屬於在地文化，人潮較穩定的小型商圈】 1、市場商圈：早晨為傳統菜市場或經營至午後開始營業的黃昏市場，例如：基隆安樂市場、台北晴光市場、花蓮吉安市場、嘉義東市場 … 等。 2、住宅商圈：多半延著省、縣市主要道路開立的商店，附近多有大型住宅區，例如：台北市延平北路 、台中沙鹿英才街、南投埔里中正路 … 等。 上述屬小型商圈，商圈面積達兩百公尺左右，商圈人流量每日 100 人以上，消費者多以當地住民客層為主。此類型商圈多以餐飲、房仲、藥妝、通訊、五金雜貨或生活相關服務業為主，平日人流高峰約為 07:00~09:00 、 11:30~13:30 、 17:00~20:00 三個時段。 原文出處：https://www.twpop.com.tw/classroom5A01.htm 考量不同的商圈型態，會有店舖的的租金、消費人口流量、消費屬性、銷售營業額、商品屬性、商品流動率、翻桌率與備貨量 ... 等不一樣的差異，除了餐飲業者比較不會有商圈型態的限制外，開店前一定要先作商圈調查才能確保店舖能夠長久經營！

寵物產業趨勢教材-動物醫院與寵物店經營管理 -門市人員服務態度與顧客溝通詹翔霖老師教材圖檔 隨著寵物產業的迅猛發展，據統計，每年寵物商機高達100億規模成長！ 這使得動物醫院的助理訓練變得越來越重要。針對動物醫院與寵物店的經營管理，我們需要具備更高的專業知識和服務技能，以滿足不斷增長的市場需求。 在教材中學習到了門市人員的服務態度與顧客溝通技巧，這些都是提升顧客滿意度和忠誠度的關鍵。有效的溝通和友好的服務可以讓每一位顧客感受到專業與關懷，成為他們心目中的最佳選擇。 未來，讓我們一起把握這份商機，提升自身技能，共創美好明天！ #寵物產業 #動物醫院 #專業訓練 #顧客服務 #商機

➡️丙級會計事務技術士 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10028814/113%E5%B9%B4_03_%E4%B8%99%E7%B4%9A%E6%9C%83%E8%A8%88%E4%BA%8B%E5%8B%99%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB_%E8%B3%87%E8%A8%8A_%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88 證照資訊 : https://nabi.104.com.tw/ability/10028814 ➡️丙級國貿業務技術士 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10029078/113%E5%B9%B4_02_%E4%B8%99%E7%B4%9A%E5%9C%8B%E8%B2%BF%E6%A5%AD%E5%8B%99%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91_%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88 證照資訊 : https://nabi.104.com.tw/ability/10029078 ➡️丙級餐旅服務技術士 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10029002/113%E5%B9%B4_02_%E4%B8%99%E7%B4%9A%E9%A4%90%E6%97%85%E6%9C%8D%E5%8B%99%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB%E9%A3%9F%E5%93%81%E5%85%B1%E5%90%8C%E7%A7%91_%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029002 ➡️丙級手語翻譯技術士 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10029410/113%E5%B9%B4_03_%E4%B8%99%E7%B4%9A%E6%89%8B%E8%AA%9E%E7%BF%BB%E8%AD%AF%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB_%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029410 ➡️乙級門市服務技術士 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10029084/113_01_%E4%B9%99%E7%B4%9A%E9%96%80%E5%B8%82%E6%9C%8D%E5%8B%99%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91_%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029084 ➡️丙級門市服務技術士 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10029085/113_01_%E4%B8%99%E7%B4%9A%E9%96%80%E5%B8%82%E6%9C%8D%E5%8B%99%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91_%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029085 線上模擬試題練習: https://nabi.104.com.tw/assess/fe2e484b-30dc-4c0e-bf42-016c6f6eedce?utm_source=104blog&utm_medium=job_quiz ➡️丙級印前製程技術士 – 圖文組版 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10028622/113%E5%B9%B4_03_%E4%B8%99%E7%B4%9A%E5%8D%B0%E5%89%8D%E8%A3%BD%E7%A8%8B%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB%20-%20%E5%9C%96%E6%96%87%E7%B5%84%E7%89%88PC_%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028622 ➡️工地主任 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10028756/113%E5%B9%B4_03_%E7%AC%AC2%E9%A1%9E%E7%A7%91B%E5%8D%B7_%E5%B7%A5%E5%9C%B0%E4%B8%BB%E4%BB%BB 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028756 ➡️乙級電腦數值控制銑床技術士 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10028493/113%E5%B9%B4_03_%E4%B9%99%E7%B4%9A%E9%9B%BB%E8%85%A6%E6%95%B8%E5%80%BC%E6%8E%A7%E5%88%B6%E9%8A%91%E5%BA%8A%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB_%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028493 ➡️照顧服務員單一(丙)級技術士 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10029185/113%E5%B9%B4_03_%E7%85%A7%E9%A1%A7%E6%9C%8D%E5%8B%99%E5%93%A1%E5%96%AE%E4%B8%80(%E4%B8%99)%E7%B4%9A%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB_%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 線上模擬試題練習: https://nabi.104.com.tw/assess/c2d6707f-c205-4054-a741-d8d70decc4ae ➡️技術士技能檢定托育人員職類單一級 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10029405/113%E5%B9%B4_03_%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB%E6%8A%80%E8%83%BD%E6%AA%A2%E5%AE%9A%E6%89%98%E8%82%B2%E4%BA%BA%E5%93%A1%E8%81%B7%E9%A1%9E%E5%96%AE%E4%B8%80%E7%B4%9A 線上模擬試題練習: https://nabi.104.com.tw/assess/74da376a-7f69-4f3c-a607-1330ed0e2fc6 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029405 ➡️堆高機操作技術士 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10028900/113%E5%B9%B4_03%E5%A0%86%E9%AB%98%E6%A9%9F%E6%93%8D%E4%BD%9C%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB_%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028900 ➡️丙級中餐(葷食)烹調技術士 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10029006/113%E5%B9%B4_03_%E4%B8%99%E7%B4%9A%E4%B8%AD%E9%A4%90(%E8%91%B7%E9%A3%9F)%E7%83%B9%E8%AA%BF%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB%20%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88 線上模擬試題練習: https://nabi.104.com.tw/assess/543ee6ed-bfa5-417f-8cd9-d545842f6393 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029006 ➡️乙級就業服務技術士 113年度考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10029276/113_03_%E4%B9%99%E7%B4%9A%E5%B0%B1%E6%A5%AD%E6%9C%8D%E5%8B%99%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91_%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029276

餐飲業小老闆問到：本來就是排班制，若勞工出勤當日遇到國定假日，也要給加班費嗎？ 這個問題涉及到排班勞工於國定假日當日出勤是屬於國定假日出勤？還是正常工作日出勤？ 勞動基準法第37條第1項規定：「內政部所定應放假之紀念日、節日、勞動節及其他中央主管機關指定應放假之日，均應休假。」（簡稱國定假日），同法第39條規定：「第36條所定之例假、休息日、第37條所定之休假及第38條所定之特別休假，工資應由雇主照給。雇主經徵得勞工同意於休假日工作者，工資應加倍發給。因季節性關係有趕工必要，經勞工或工會同意照常工作者，亦同。」 上開條文「雇主經徵得勞工同意於休假日工作者，工資應加倍發給。」所稱休假日為何？勞動基準法施行細則第24條之3規定：「本法第39條所定休假日，為本法第37條所定休假及第38條所定特別休假。」因此，勞工如於國定假日出勤，雇主即應加倍發給工資。 但實務上，也允許雇主與勞工事先商定將國定假日與正常工作日對調實施，如此一來，即使勞工於國定假日出勤，但該國定假日已轉換成為該勞工的正常工作日出勤，雇主自無加倍發給該勞工工資的法定義務。雇主需要注意的是，此一對調實施，必須事前徵得勞工同意，對調後的原國定假日排在哪一日也須明確，且該日應使勞工得以休假。如雇主於該日又要求勞工出勤者，雇主當然還是需要加倍發給工資。 雇主請參照勞動部民國104年4月23日勞動條1字第1040130697號函釋：「二、...又依勞動基準法第37條及其施行細則第23條規定之應放假日（俗稱之國定假日，含5月1日勞動節），均應予勞工休假。雇主如徵得勞工同意於是日出勤，工資應依同法第39條規定加倍發給。勞資雙方亦得就『國定假日與工作日對調實施』進行協商，惟該協商因涉個別勞工勞動條件之變更，仍應徵得勞工『個人』之同意。三、至於勞資雙方雖得協商約定將國定假日調移至其他『工作日』實施，仍應確明前開所調移國定假日之休假日期，即國定假日與工作日對調後，因調移後之國定假日當日，成為正常工作日，該等被調移實施休假之原工作日即應使勞工得以休假，且雇主不得減損勞工應有之國定休假日數，始屬適法。」

你知道嗎？嗅覺的神祕比我們想像的還要複雜，兩種看似相似的分子結構竟然可能散發出截然不同的氣味。隨著 AI 技術的進步，這一切似乎開始有了答案。本文將深入探討新創公司 Osmo 如何運用 AI 技術開發氣味圖譜，解開人類嗅覺奧祕，並展望其在香氛、醫療等市場中的應用潛力。 ▍AI 嗅覺的研究突破 氣味，是一種難以量化和標準化的感官體驗。兩種化學結構相似的分子可能產生完全不同的氣味，而完全不同的結構卻可能擁有相近的氣味特徵。這使得從化學結構角度解讀氣味的挑戰極大。人類鼻子內的嗅覺受體多達約400種，每種受體能夠識別不同的氣味分子，這些受體如何相互協作，產生具體的嗅覺感受，至今仍是一個未解之謎。 隨著 AI、結構生物學和數據分析的發展，科學家開始逐漸解開嗅覺的奧祕。從研究動物如何利用氣味尋找食物或伴侶，到研究嗅覺如何影響人類的記憶、情緒和健康，這些研究的結果將帶來許多應用，像是新型診斷設備、驅蟲劑或香精香料市場的新產品。 ▍Osmo 開發氣味圖譜的前沿研究 在這樣的背景下，從 Google Research 分拆出的新創公司 Osmo 脫穎而出。由前 Google Brain 研究科學家 Alex Wiltschko 帶領的團隊，致力於開發一種能夠將氣味「數位化」的氣味圖譜。2023年，Osmo 與美國莫乃爾化學感官中心合作，利用數千個來自香氣目錄的分子結構數據及其對應的氣味描述（如牛肉味、花香等）訓練 AI 模型，以預測分子結構的氣味特徵。 為了測試這個 AI 模型的準確性，他們邀請了15位氣味專家，使用55種形容詞對數百種氣味進行評分，然後與模型的預測進行比較。結果顯示，AI 模型在辨識氣味方面的準確性超越了專家們的平均水平。這項成果表明，AI 可以依據化合物的分子結構，精準地預測其氣味。 ▍AI 如何改變嗅覺市場與科技 Osmo 的 AI 模型擁有超過250個維度的氣味圖譜，能夠細緻地將氣味分類，如肉類、酒精、木質等類型。Joel Mainland 和 Osmo 團隊的下一個研究目標是檢驗模型是否可以根據單一化合物的成分來預測多種化合物混合時的氣味。這不僅對香精香料市場具有革命性意義，還可以為醫療和其他領域提供精確的氣味數據。 AI 在氣味預測上的突破，使得氣味數位化成為可能。未來，我們可以用 AI 來設計特定的香氛分子，或是創造更安全、更永續的驅蟲劑和消毒劑。此外，AI 技術還可以應用在根據病患氣味診斷疾病的設備上，帶來更快速和精確的診斷。 ▍嗅覺受體研究的最新進展 人類鼻腔內的嗅覺神經元數量達數百萬，每個神經元專門表達一種氣味受體。這些受體的基因結構早在1990年代初期被發現，並為 Linda Buck 和 Richard Axel 贏得了2004年的諾貝爾獎。研究發現，每一種受體能夠識別多種氣味，而一種氣味也能被多種受體識別。了解這些受體的構造以及它們如何與化學分子結合，是解開嗅覺奧祕的關鍵。 在這方面，加州大學舊金山分校的生物化學家 Aashish Manglik 的研究引人注目。他們成功解析了人類嗅覺受體 OR51E2 的蛋白質結構，並進一步研究了另一個受體 OR1A1，這個受體能夠識別多種氣味，包括水果香味和花香。透過計算模型和 Google DeepMind 的 AlphaFold 技術，他們進一步探索了哺乳動物氣味受體的結構，這些研究將為生物和醫藥科技帶來巨大進步。 ▍AI 與嗅覺科學的未來 隨著 AI 技術在氣味分析領域的不斷進步，我們正走向一個可以數位化描述氣味的時代。從香氛市場的創新應用到醫療診斷設備的發展，AI 的介入將徹底改變我們理解和應用嗅覺的方式。Osmo 等公司在這一領域的前沿探索，無疑將為未來開啟更多可能性。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！