千億消費力助攻！臺中購物節攜手三國駐台代表 打造全球行銷新標竿
臺中購物節再創國際行銷新高度！今（2024）年，臺中市政府邀請比利時、日本與新加坡的駐臺代表共同參與購物節宣傳，將這場全臺規模最大的購物盛會成功推向國際。自2019年創辦以來，臺中購物節累積消費額已突破千億台幣，不僅在行銷上取得卓越成績，也在網路聲量上稱霸，成為全臺購物節活動的品牌指標。
《網路溫度計DailyView》
《網路溫度計DailyView》透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統，觀察近三個月關於「臺中購物節」的熱門關鍵字，發現網友討論最主要焦點為10月24日正式「起跑」，舉凡購物節相關的「競賽」、「購物」、「百貨」、「餐飲」、「消費」規則，以及「經發局」、「行銷」、「經濟」等字詞都被大量搜尋；另外，還有與「外國駐臺辦事處」相關的「異國」、「比利時」、「新加坡」，也受到網友的關注。
《網路溫度計DailyView》
今年，臺中購物節積極邁向國際舞臺，推出了國際行銷影片製播、海外廣告投放以及友善接待外國團體等多項策略。透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統觀察「臺中購物節國際化」的探索概念，除了經濟、購物、政策等關鍵字，還出現了「新加坡」、「城市行銷邁向國際」、「不分年齡國籍」等相關詞彙，顯示網友對此次國際行銷推廣反應熱烈。
此外，臺中市在2024第三屆「APSAA亞太永續行動獎」中榮獲SDG08就業與經濟成長銅獎，並在《今周刊》第5屆永續城市SDGs大調查中，臺中市長盧秀燕連續2年獲得「最佳首長信任獎」，這些成果也與臺中購物節的卓越表現密不可分。
YouTube／樂購台中 提供
為了讓臺中這座文化多元、友善熱情的城市更被國際看見，市府首創邀請外國駐臺代表共同行銷購物節，期望透過國際行銷策略，吸引國際旅客、外國在臺僑民、留學生等不同族群，齊聚一同共襄盛舉，同時推廣臺中之異國美食品牌。
其中，比利時代表馬徹來到台中知名遊樂場麗寶樂園，以及布娜飛餐酒館、甜點櫥窗、就是愛鬆餅等人氣餐廳拍攝專屬宣傳影片，介紹臺中豐富的文化底蘊，結合美食界享有盛譽的比利時餐點，影片在YouTube上線僅一個多月，就創下逾26.6萬觀看次數的好成績。
馬徹特別推薦「ABV餐酒館」，這家連鎖餐廳在近3個月期間（9月1日至12月2日）網路聲量高達4,886筆，廚師以白酒淡菜鍋、雙倍啤酒燉牛肉等經典風味菜色，搭配舉世聞名的比利時啤酒，為饕客的味蕾帶來不同於臺菜的全新滿足，道地滋味讓他忍不住讚嘆「好極了」！
同時，積極奠定「漫畫之都」基礎的台中，設有全台首座比利時資料中心，展示知名漫畫《丁丁歷險記》中出現的紅白格子火箭模型，吸引漫畫迷朝聖也強化異國間的文化連結。
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與台中締結9個觀光友好城市的日本，交流互動非常頻繁，日本駐台代表片山和之深入帝國糖廠，於帝國製糖廠臺中營業所的場域中見證產業的興衰歷程，不用出國也能深度體驗日本文化。隨後造訪國家漫畫博物館、LOPIA超市和漁人町日本星光市集，品嚐道地日式小吃、體驗質感和服，彷彿一秒置身京都街頭，展現日式文化在台中和諧交融的一面。
由獲獎無數的日籍主廚泉弘樹領軍的黑泉和牛料理也令人為之驚艷，流利刀工與精湛廚藝不僅造就美味佳餚，職人烹調過程更是一場視覺饗宴，讓日本代表直呼「台中的日本餐廳水準很高」，該支日本篇國際行銷影片目前已累計逾29萬觀看次數。
如同台中一般，向來給人活潑、熱情印象的新加坡，在觀光、經濟、城市建設方面有豐富經驗，是台中市持續深化交流的城市，本次新加坡代表葉偉傑也特別透過宣傳影片，帶領觀眾進行一趟舌尖上的星國特色美食之旅，累計至今突破27.5萬觀看次數。
從隱身在第六市場、由五星級主廚掌勺的ROBIN'S新加坡美食；令葉代表讚嘆「真的吃到新加坡味道」的鰤樂仨新加坡小吃；到近3個月期間（9月1日至12月2日）擁有2,431筆網路聲量的知名新加坡中餐品牌「莆田」，每一口都是星國文化精隨，橫掃各大美食獎項，各位美食家們一定要好好筆記、收錄口袋清單！
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分析說明
分析區間：本文分析時間範圍為2024年07月21日至2024年10月24日。
資料來源：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統
研究方法：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統係擁有巨量資料，以人工智慧作為語意分析之工具，每月處理1500億以上中文資料的網路社群大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Threads、TikTok、新聞媒體、討論區、部落格等網站。針對討論『臺中購物節』相關文本進行分析，調查「熱門關鍵字」(註1)、「探索概念」(註2)作為本分析依據。
*註1 熱門關鍵字：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統，萃取網路上的文章與主題共同出現的關鍵熱詞；次數越多，字詞越大；可用來釐清核心議題與重點人事物。
*註2 探索概念：將主題的文章進行概念分群（Concept Clustering），幫助讀者從巨量資料中快速掌握事件的來龍去脈；群中存在較高的議題相似度，群間則有較低的相關度；分群結果透過演算法抽取具有代表性的片語以呈現概念的意義。