年銷140億元! 2024年台灣泡麵市場趨勢觀察

台灣人有多愛吃泡麵?根據統一集團估算,台灣泡麵市場一年約有140億元商機——年消費約9億包,等於每人平均吃掉近40包!泡麵以其快速、方便且口味多元的特點,俘獲了無數人的味蕾。它不但是加班時的精神支柱,還是深夜追劇的絕佳夥伴。這看似小小的麵餅背後,隱藏著一個龐大的市場與無限商機!
本次數據專題將深入探索五彩繽紛的泡麵世界,解碼各類泡麵的銷售數據,看看哪些品牌是「熱銷王」?哪些口味最能抓住消費者的心?準備好一碗熱泡麵,和我們一起來展開美味的數據探索吧!
數據資料來源
- 數據來源:LnData 數據市集之發票數據
- 僅使用消費於超商、超市及量販店之發票,總計 422,571張發票資料。
- 時間區間:2024/6/1–2024/7/31
泡麵消費概況
台灣的泡麵品牌雖然繁多,但主要來自幾個大型食品集團。其中統一集團市占率接近五成,在市場中占有顯著優勢。其次,維力、味丹、與來自韓國的農心這三個集團旗下的泡麵品牌合計約佔市場四成的份額。
將泡麵分成品牌來看,「來一客」大幅超越其他品牌,成為最受歡迎的泡麵品牌。而前十名的品牌中,有四個品牌都來自統一集團。
而細分成單品項來看,經典不敗的「維力炸醬麵」是銷售最好的品項。而「來一客」杯麵以恰到好處的份量、多元口味長紅許久,以人氣口味「鮮蝦魚板」為首,該系列有四款口味都擠身銷售前十名。
泡麵消費時間趨勢
觀察2024年6月的泡麵銷量數字,可以發現月初-月中的每日消費都在一定區間內小幅度波動,但在接近月底時數量顯著增長。反映出消費者在月末集中購買的習慣,可能是因為發薪前夕需節省開支、促銷活動集中等因素,導致這一區間內的購買行為較為活躍。
泡麵的消費主要集中在中餐與晚間時段,特別是略晚於正餐的20–22點。這一高峰時段反映出消費者的特定行為模式。若以即刻食用的需求來看,對於因忙碌而錯過晚餐的消費者,泡麵是方便快速且具飽腹感的解決方案。此外,該時段接近宵夜時間,口味豐富、香氣誘人的泡麵是許多消費者用來解饞或享受放鬆的理想選擇。
從週間趨勢來看,泡麵消費多集中於週末,其中週日的整體消費次數高於週六。相比在週日較為分散的泡麵消費,週六的泡麵消費更集中於晚間。這可能出反映了消費者的生活節奏,由於隔天非工作日,消費者更有餘裕在晚間採買食物或享用宵夜。
消費人口分析
發票數據顯示,女性佔據近六成的泡麵消費人群,其中以35–44歲的女性為主要購買來源。這可能與該年齡層的女性通常擔任家中主要採買者的角色有關。
在男性與女性間,受歡迎的在泡麵品項整體差異不大,但「來一客」系列在女性中的人氣程度高於男性。這可能與「來一客」系列的包裝及份量更符合女性的需求有關,而其「鮮蝦魚板」和「韓式泡菜」口味分別位居第一名及第四名,推測女性消費者可能更偏好清爽風味。
消費通路分析
消費者通常傾向於在超商購買泡麵,以滿足即刻的用餐需求,其中遍佈各地的統一超商7–11成為主要消費通路。而在量販店方面,全聯則是消費者購買家庭泡麵儲備的首選通路。
將銷量最好的前十泡麵品牌加入通路分析,各品牌的銷售通路分布大致與整體通路分布一致。值得注意的是,「維力炸醬麵」在全聯的銷售比例高於統一超商,顯示其消費場景與家庭採購或囤貨緊密聯繫。
而「農心」則主要在超商的銷量占大宗,相較於其他品牌,其在全聯的銷售比例較低。推測其進口商品的定位,價格相對較高,對於尋求價格優惠且大容量商品的全聯消費者來說並非首要之選。
此外,「台酒」的泡麵在自家集團的台灣菸酒便利商店擁有明顯的銷售優勢,其在該通路的銷售比例占據品牌的重要比重。
結語與行銷建議
對於泡麵市場的消費概況,包括品牌與品項的銷售情況以及消費者的購物時段,數據呈現出來的現象是否有符合你的預期呢?
雖然本次分析使用的發票數據為可能存在一定的局限性,例如缺失值、資料缺漏或搜集期間的限制,但由於數據量大且涵蓋範圍廣,仍具備一定的代表性,可作為了解市場趨勢的重要參考。
泡麵品牌欲在市場中脫穎而出,可以從以下面向積極布局:
- 通路策略:針對實體通路客群,可依據通路特性量身打造促銷方案與商品包裝,並同步拓展線上通路。多管道收集數據,更精準掌握消費者偏好,精準行銷。
- 深耕顧客關係:品牌可以利用活動造勢或是滿額贈等優惠方案,吸引潛在新客、並呼籲忠實顧客加入會員忠誠計畫。善用顧客管理系統,挖掘會員數據價值,提供更個人化的服務。
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- 創新產品開發:針對不同年齡層及口味偏好的客群,開發多元產品。並參考前沿趨勢、提前佈局,例如順應全球健康飲食潮流,推出低鈉減鹽的泡麵
- 數據驅動行銷:善用第一方數據與第三方數據,深入剖析市場動態與消費者行為。透過數據驅動,調整行銷、通路及產品策略,提升品牌競爭力。
泡麵雖然是看似平凡的消費品,但背後的商機十分可觀。LnData透過第三方數據的支持,協助品牌有效識別新舊客,了解其輪廓並精準鎖定各通路上的目標客群,進一步制定行銷策略。站在數據巨人的肩膀上,能更輕鬆地脫穎而出。
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