Gartner~ 2010年消費者於行動應用程式商店的消費金額將高達62億美元
Gartner~ 2010年消費者於行動應用程式商店的消費金額將高達62億美元

國際研究暨顧問機構 Gartner 今(19)日指出,行動應用程式商店蓬勃發展,預估2010年全球消費者在行動應用程式商店上花費的金額將高達 62 億美元,同時可望在全球創造 6 億美元的廣告營收。Gartner 分析師表示,行動應用程式商店下載量將於 2010 年突破 45 億次,每10次下載中,約有8次為免費下載。

Gartner 進一步預測,全球在行動應用程式商店的下載次數將於2013年前超過 216 億次。免費下載的比例也可望自 2010年占總下載次數的 82%,提升至2013年的 87%。

Gartner 研究總監Stephanie Baghdassarian表示:「當智慧型手機日益普及,應用程式商店成為價值鏈廠商的焦點,更多的消費者將試驗應用程式下載。」「遊戲仍為最受歡迎的應用程式,而行動購物、社交網路、公用事業和生產力工具持續成長,同時吸引愈來愈多資金。

 

表一  全球行動應用程式商店下載次數和營收
 
2009
2010
2013
下載量
(百萬次)
2,516
4,507
21,646
總體營收
(百萬美元)
4,237.80
6,770.40
29,479.30
資料來源: Gartner (2009年12月)
 
一項應用程式之所以能免費,係因開發者雖無償提供程式予消費者,卻能藉由應用程式中其他事物收取費用。亦有應用程式係免費使用,但會針對藉由應用程式傳送的實體商品收費。此外,有許多免費應用程式自廣告中獲得營收,例如在遊戲晉級畫面中置入橫幅廣告或全頁廣告。
 
全球行動應用商店下載營收於2009年超出42億美元,且將於2013年底前成長至295億美元。該營收預測包含終端使用者付費下載的應用程式,以及廣告贊助之免費應用程式。而在2013年以前,廣告贊助行動應用程式所產生的營收,可望占整體行動應用程式營收的25%。
 
目前最快採用新款行動應用程式的多屬高階智慧型手機用戶,這類消費者因較為信任收費機制,所以願意付費使用符合其需求的應用程式。一般智慧型手機用戶將不再屬於尖端科技消費族群,因為智慧型手機價格逐漸下滑以迎合大眾市場,用戶付費取得應用程式的意願亦會較為低落。
 
Ms Baghdassarian 進一步表示:「智慧型手機銷售的成長,不必然代表消費者將會花費更多的錢,但的確有助於廣告贊助應用程式拓展市場。」「應用程式商店的價值鏈將逐步形成,透過嘗試並修改各種規則,來找出最有利於所有相關業者的經營模式。」
 
Gartner 研究總監 Carolina Milanesi 指出:「應用程式商店將會是行動通訊產業在2010年的核心焦點,而應用程式本身也將決定誰是行動裝置平台中的贏家。」「消費者將會有各式各樣的商店選擇,從中找出搜尋應用程式與付款方式最為簡便的商店。程式開發者除了必須審慎考量要支援哪個平台,亦要考量選擇哪個商店銷售他們的應用程式。

一項應用程式之所以能免費,係因開發者雖無償提供程式予消費者,卻能藉由應用程式中其他事物收取費用。亦有應用程式係免費使用,但會針對藉由應用程式傳送的實體商品收費。此外,有許多免費應用程式自廣告中獲得營收,例如在遊戲晉級畫面中置入橫幅廣告或全頁廣告。

全球行動應用商店下載營收於2009年超出42億美元,且將於2013年底前成長至295億美元。該營收預測包含終端使用者付費下載的應用程式,以及廣告贊助之免費應用程式。而在2013年以前,廣告贊助行動應用程式所產生的營收,可望占整體行動應用程式營收的25%。

目前最快採用新款行動應用程式的多屬高階智慧型手機用戶,這類消費者因較為信任收費機制,所以願意付費使用符合其需求的應用程式。一般智慧型手機用戶將不再屬於尖端科技消費族群,因為智慧型手機價格逐漸下滑以迎合大眾市場,用戶付費取得應用程式的意願亦會較為低落。

 Ms Baghdassarian 進一步表示:「智慧型手機銷售的成長,不必然代表消費者將會花費更多的錢,但的確有助於廣告贊助應用程式拓展市場。」「應用程式商店的價值鏈將逐步形成,透過嘗試並修改各種規則,來找出最有利於所有相關業者的經營模式。」

 Gartner 研究總監 Carolina Milanesi 指出:「應用程式商店將會是行動通訊產業在2010年的核心焦點,而應用程式本身也將決定誰是行動裝置平台中的贏家。」「消費者將會有各式各樣的商店選擇,從中找出搜尋應用程式與付款方式最為簡便的商店。程式開發者除了必須審慎考量要支援哪個平台,亦要考量選擇哪個商店銷售他們的應用程式。

 

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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