讓市場數據接上設計靈感：產品數據分析工具（Product Data Explorer）正式上線
Design R&D Lab 設計工具
產品設計
用看得見的數據，賦予你的設計策略超能力
撰文／研究員 侯至謙
「為什麼是這個顏色？有數據顯示這是市場趨勢嗎？」
「我們的競爭對手也這樣做嗎？我們跟他們的差異化在哪？」
「這個功能點很棒，但它真的能解決使用者最在意的問題嗎？」
這個場景，你我並不陌生，這是所有充滿抱負的設計師與產品經理，在職涯道路上都會遇到的「渴望的差距」：渴望自己的專業不只被看見，更能被採納；渴望自己的洞見，能真正影響產品的策略走向。
我們手上不缺數據，但極度缺乏一套專為設計前期探索而生的工具，能快速將龐雜的市場資訊，提煉為清晰、可執行的設計洞見。
這意味著，你看到的不是雜訊，而是已經被賦予意義的情報。
圖表：把雜訊變成可執行的發現
儀表板：組合出別人沒看見的市場機會
AI 趨勢報告：從洞見到可以執行的設計方向
準備好讓你的下一個設計，基於實證而非臆測了嗎？進入首頁，選產品、看圖表、出報告，三步完成你的第一份數據驅動提案！
現在註冊即可：完整瀏覽一個子類與一個品類的所有圖表，生成一份 AI 設計趨勢報告，並不限次數地收藏圖表與建立專案。
使用 Google 帳號註冊並驗證，回到首頁點選 Get Started；若需升級或加購額度，請見方案介紹。
Q2：資料來源與覆蓋範圍？
聚焦四大設計熱門領域：智慧家電、智慧移動、健康照護、母嬰兒童；整合近年國內外的電商與評論平台公開資料，將真實商品結構化為 45+ 細部屬性（如售價、產品長、寬、高、色彩、材質、功能、使用情境、訴求、正負面評論等）。
👉 提醒：不同類別受品牌集中度與規格揭露影響，資料密度略有差異；每張圖表有標示資料範圍作為判讀依據，我們也將持續優化處理方法，確保結果的可靠性。
Q3：子類與品類有什麼不同？
您可以把它們理解為「廣泛」與「精準」的視角。子類（如：咖啡機）是多個品類的集合，適合觀察整體市場趨勢；品類（如：美式咖啡機）則聚焦單一類別，適合進行精準的競品分析。
👉 提醒：可能因來源限制而無法涵蓋所有類別及品牌，我們的目標是提供彈性的分析維度，讓您更能聚焦在市場的主流產品。
Q4：圖表能做哪些事？
您可以輕鬆篩選品牌與規格、切換圖表樣式、查看數據細節、瀏覽詳細表格，並將關鍵圖表收藏至專案，建立客製化儀表板。所有圖表與儀表板都支援下載為 PNG、PDF、SVG 格式，無縫整合到您的簡報與工作流程中（依方案授權）。
Q5：AI 設計趨勢報告可靠嗎？
AI 會讀取該類別的色彩、材質、功能、風格、訴求、使用情境等結構化資料，提煉出三大設計趨勢、CMF 組合建議、相關產品，並生成三張產品靈感圖，用數據啟發您的創新思維。
👉 提醒：報告採用最新的 AI 模型，並結合設計思考流程生成，旨在提供高品質的靈感與方向。我們建議將其作為加速討論與收斂方向的策略起點，並搭配您的專業判斷與其他研究進行驗證。
參考文獻：
Forrester (2025). The State Of Design: Progress And Persistent Challenges. https://www.forrester.com/blogs/the-state-of-design-progress-and-persistent-challenges
Protolabs (2024). Product Development Outlook 2024 - Innovation challenges of today and the future. https://www.protolabs.com/resources/guides-and-trend-reports/product-development-trends
劉世南、陳郁真等（2023）。設計與科技：數位轉型與創新趨勢。財團法人台灣設計研究院。
你的設計，為何總在會議室裡陣亡？
想像一個情境：你待在會議室裡，展示著一個你熬了好幾個夜晚、兼具美學與巧思的設計方案。你對每個細節都充滿信心，直到主管開口：「為什麼是這個顏色？有數據顯示這是市場趨勢嗎？」
「我們的競爭對手也這樣做嗎？我們跟他們的差異化在哪？」
「這個功能點很棒，但它真的能解決使用者最在意的問題嗎？」
這個場景，你我並不陌生，這是所有充滿抱負的設計師與產品經理，在職涯道路上都會遇到的「渴望的差距」：渴望自己的專業不只被看見，更能被採納；渴望自己的洞見，能真正影響產品的策略走向。
一種新的設計思維：讓數據成為你的創意畫布
一位優秀的設計師能創造美感，但一位卓越的設計策略家，能用看得見的數據自信回答每一個「為什麼」。現代的產品設計，早已是「創意」與「數據驅動策略」的強力融合。Forrester 最新《The State of Design》指出，高達 89% 的設計團隊已將「衡量設計對產品體驗或商業影響」納入工作流程，顯示量化與追蹤設計成效正走向常態。Protolabs 的產業報告顯示，產品從概念到量產平均約 22 個月，導致超過半數的開發者持續尋求各種方式提升開發效率。這形成了一個巨大的矛盾：市場要求我們用數據跑得更快、更準，但多數團隊在最關鍵的「前期研究」階段，仍高度依賴傳統、耗時的市調方法，如問卷、參展或焦點訪談。
我們手上不缺數據，但極度缺乏一套專為設計前期探索而生的工具，能快速將龐雜的市場資訊，提煉為清晰、可執行的設計洞見。
圖一、產品開發的兩難：加速壓力與前期研究工具的斷層
（Protolabs, 2024；台灣設計研究院，2023；本研究重新繪製）
（Protolabs, 2024；台灣設計研究院，2023；本研究重新繪製）
為此，我們打造了產品數據分析工具
產品數據分析工具（Product Data Explorer）旨在讓創意更貼近市場。我們把分散的市場訊號，變成幫助團隊聚焦的設計證據：- 一站式市場掃描：整合超過 300 個產品類別、10 萬筆以上的國內外產品數據。你再也不用耗費數天爬文、比對資料，只需幾分鐘，就能快速建立對市場的宏觀理解。
- 互動式競品分析：每個類別整理 50 張以上的互動式圖表，讓你深入比較產品細節。自由篩選品牌、交叉比對規格，建立屬於你的專案儀表板，精準定位產品的市場切入點。
- AI 驅動設計策略：一鍵點擊，AI 將為你分析數百筆圖表規格，自動生成 CMF（色彩、材質、表面處理）趨勢報告，並附上產品靈感圖。你將不只是看見市場現狀，更為下一步策略提供具體的起點。
圖二、產品數據分析工具（資料來源：本工具部分截圖）
從數據到洞見的實戰路徑
我們研究設計團隊的工作流程，深入了解不同職位需要觀測的指標與組合，將龐雜的電商資料轉化為近六十張圖表，並對應「市場分析、產品定位、功能規格、外觀設計」等 6 大設計目的。這意味著，你看到的不是雜訊，而是已經被賦予意義的情報。
圖表：把雜訊變成可執行的發現
- 任務：提案前，需要快速確認熱銷產品的設計特徵。
- 怎麼做：在選定的品類中，點開「售價、銷量、色彩、材質、好感度」等圖表，再篩選特定品牌，將重點圖表收藏至專案。
- 你會獲得：可直接放進簡報的洞見。例如：「在中高價位的家庭影音設備中，金屬與暖色系搭配的品牌，其消費者正面評價顯著高於全塑膠材質。」
圖三、瀏覽豐富圖表查看詳細數據（資料來源：本工具部分截圖）
儀表板：組合出別人沒看見的市場機會
- 任務：深入探討競品在不同市場或設計規格之間的微妙關聯。
- 怎麼做：進入專案，點擊「製作儀表板」，從已收藏的圖表中勾選 2-4 張，系統會生成可同步互動的儀表板。
- 你會獲得：更深層的策略地圖。例如，將「產品售價分析」與「產品色彩分析」並列，你會發現高價位自行車市場幾乎由灰白色系主導，但在中價位區間「普魯士藍」正悄然成為新的成長動能。這個發現，就是你切入市場的差異化機會點。
圖四、選擇已收藏的圖表開始製作儀表板（資料來源：本工具部分截圖）
AI 趨勢報告：從洞見到可以執行的設計方向
- 任務：在時程壓力下，讓 AI 幫你摘要數據，找到設計機會。
- 怎麼做：點擊「生成 AI 趨勢分析」，AI 會讀取該類別的數據，輸出趨勢關鍵字、靈感圖片、熱門元素與常見搭配。
- 你會獲得：將耗時的探索過程，壓縮成一場高效的設計指引。AI 不只給你零散的數據點，而是直接生成三張基於趨勢關鍵字而生的產品靈感圖，並附上熱門色彩、材質、功能的選用理由。這等於將「如果我們嘗試這種風格…」的抽象討論，變成了「這三種具體的設計方向，哪一個更符合我們的品牌定位？」的具體決策。
圖五、AI 自動生成 CMF 設計趨勢分析報告（資料來源：本工具部分截圖）
為你的專業裝上數據引擎
在台灣設計研究院，我們致力於賦予下一代設計人才更強大的力量。「產品數據分析工具」正是我們對此願景的承諾，它將在你的工作流程中扮演關鍵角色：- 對設計師：不再從空白的 Figma 開始。先用工具看見同類產品怎麼設計，再決定你的差異化路線。面對緊迫的時程，讓 AI 趨勢報告為你生成有數據支持的情緒板，加速提案共識。
- 對產品經理：在規劃 Roadmap 時，用數據來驗證功能規格的市場潛力。將「我認為使用者會喜歡…」的假設，升級為「數據顯示，市場上具備 X 功能的產品，銷量高出 Y%」的有力論述。
- 對設計主管或教育者：以共同的儀表板統一團隊視角，讓討論聚焦在「如何創造差異」，而非爭論「市場現狀為何」。把課堂或內訓，變成一場以真實數據為基礎的設計思考演練。
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FAQ 常見問答
Q1：如何開始？使用 Google 帳號註冊並驗證，回到首頁點選 Get Started；若需升級或加購額度，請見方案介紹。
Q2：資料來源與覆蓋範圍？
聚焦四大設計熱門領域：智慧家電、智慧移動、健康照護、母嬰兒童；整合近年國內外的電商與評論平台公開資料，將真實商品結構化為 45+ 細部屬性（如售價、產品長、寬、高、色彩、材質、功能、使用情境、訴求、正負面評論等）。
👉 提醒：不同類別受品牌集中度與規格揭露影響，資料密度略有差異；每張圖表有標示資料範圍作為判讀依據，我們也將持續優化處理方法，確保結果的可靠性。
Q3：子類與品類有什麼不同？
您可以把它們理解為「廣泛」與「精準」的視角。子類（如：咖啡機）是多個品類的集合，適合觀察整體市場趨勢；品類（如：美式咖啡機）則聚焦單一類別，適合進行精準的競品分析。
👉 提醒：可能因來源限制而無法涵蓋所有類別及品牌，我們的目標是提供彈性的分析維度，讓您更能聚焦在市場的主流產品。
Q4：圖表能做哪些事？
您可以輕鬆篩選品牌與規格、切換圖表樣式、查看數據細節、瀏覽詳細表格，並將關鍵圖表收藏至專案，建立客製化儀表板。所有圖表與儀表板都支援下載為 PNG、PDF、SVG 格式，無縫整合到您的簡報與工作流程中（依方案授權）。
Q5：AI 設計趨勢報告可靠嗎？
AI 會讀取該類別的色彩、材質、功能、風格、訴求、使用情境等結構化資料，提煉出三大設計趨勢、CMF 組合建議、相關產品，並生成三張產品靈感圖，用數據啟發您的創新思維。
👉 提醒：報告採用最新的 AI 模型，並結合設計思考流程生成，旨在提供高品質的靈感與方向。我們建議將其作為加速討論與收斂方向的策略起點，並搭配您的專業判斷與其他研究進行驗證。
參考文獻：
Forrester (2025). The State Of Design: Progress And Persistent Challenges. https://www.forrester.com/blogs/the-state-of-design-progress-and-persistent-challenges
Protolabs (2024). Product Development Outlook 2024 - Innovation challenges of today and the future. https://www.protolabs.com/resources/guides-and-trend-reports/product-development-trends
劉世南、陳郁真等（2023）。設計與科技：數位轉型與創新趨勢。財團法人台灣設計研究院。
