【觀點】開發手機應用程式前,您可能想問的10個問題
【觀點】開發手機應用程式前,您可能想問的10個問題

原作者是瑞典籍的Andreas Sjostrom,他目前主要的工作就是進行手機應用程式開發計劃,他統合10個在工作上最常被問到的10個問題,以及他一般對應的解答,綜觀起來,與筆者的回答有許多相似之處,茲分享如下,灰階部份則是筆者另行補充的部份。同時,您可以在他的個人部落格Bussiness Technology看到更多關於手機應用程式開發思考的文章,多是偏向實務上的相關,有興趣者不妨一看。

1. 我們目標應該是哪個平台?

只有iOS (iPhone and iPad) 以及Android有足夠的下載量、購買量以及使用量。其他平台也都有應用程式,但使用者大部份都太少,或者應用程式的下載量都不足以支撐。也許未來可能會改變,但是以今日來說,這是不爭的事實。

也許有人會爭辯WP、Bada都可撐起一片江山,但在沒有真切的放大量出來,不會建議一下子就冒進。

2. 我們需要針對不同平台來開發不同的應用程式,或者是說有跨平台一次解決的框架?

是的,你需要針對不同的平台開發不同的原生性應用程式。在市面上的確有許多的跨平台解決方案,但沒有一個是夠強大的,這些方案裡包含了SenchaSproutCoreTitanium

長期來說,HTML 5將會擁有最強的產業支援並提供很棒的框架給應用程式開發。但這在接下來的18個月並不會發生。請記得一件最重要的事,一個iPhone應用程式必須看起來並使用起來像是一個iPhone應用程式;而Android應用程式必需像是一個Android應用程式;如果想要跨平台,先確保你要先知道原生應用程式的樣子,才不會犧牲掉使用者經驗。

我也認為HTML5終將會引領潮流,但整體應用與接受並不是迫在眉睫。是不是利用HTML 5跨平台或者使用原生應用程式,都不是重點,重點是在於使用者經驗

過去一年的經驗裡,不管是Foursquare、Viber、Instagram都已經作出最好的證明,他們都是以單一平台成功立基,強調單一平台「使用者經驗」成功;如果只想一次搞定多平台,但卻忽略在各平台裡使用經驗的差異,就已經是失敗的開始。

3. 每增加另一個平台,我們所需要多花費的開發時間會多上多久?

這需視你開發的應用程式類型是哪種,但一般來說,大概是30~50%的時間。

4. 有可能在內部佈署應用程式,而不用透過公開的應用程式商店嗎?

是的,每個平台都有不同的解決方案,而且相當常見。

以筆者較為熟悉的iOS來說,一般做法可以使用 iOS Developer Enterprise Program,而當然,Adhoc Distribution也是另一種解法。

5. 我們可以再利用在網站已經完成的系統介接嗎?

是的,應用程式應該盡可能利用現成的系統,通常在JSON的架構上,是不用再疊床架屋的。

6. iPhone 以及 Android 的學習曲線對比上,Objective C 會比 Java難學?

這跟語言無關,這跟你鎖定SDK有關(Cocoa Touch 或 Android SDK),學習曲線差不多。

7. 可以透過應用程式賣東西嗎?金流怎麼走?

可以的,以iPhone來說,Apple不會讓詢問使用者的信用卡號,如果你選擇使用蘋果的帳號,蘋果會取走30%的手續費,大部份的線上零售業者會選擇讓使用者先建立一個使用者帳號,然後讓他們透過應用程式登入,這個帳號可以用來開收據/登入信用卡帳號。這限制不存在Android應用程式上。

8. 為什麼不是一個網站,然後可以做一個適應手機瀏覽器的版本?

應用程式為主的手機使用者,偏好透過使用應用程式的功能來消費內容,IDG的數據支持此一觀點,並顯示應用程式驅動8倍於手機網站的流量。

就如同知名的LBS服務GoWalla CEO指出,使用者「壓倒性」使用的就是原生性應用程式。在「強大」的html 5普及前(這包含了開發人力的普及以及所有網路服務的轉向),手機瀏覽器版本只能說是一個暫時解藥,比沒有好一些的方式。

9. App專案通常怎麼運作?

就像所有的軟體開發專案:目的/用途、願景、草圖、視覺化、設計、開發,測試以及上線。我們喜歡類似Scrum的開發方式,應用程式專案特別專注在使用者經驗以及介面上的設計。

10. 通常一般的公司都從哪一類型的應用程式開始著手?

一般都從他們網站上的既有功能開始著手,並開始加上應用程式屬性的功能(像是GPS定位以及攝影)

本文轉載自Inside部落格

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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