評斷App好壞的指標是什麼？|數位時代 BusinessNext

最近某商業雜誌一則關於「App接案大殺價　百萬殺到剩五萬」的報導很引人注目，文中討論App代工產業碰到寒流的關鍵，除了業內競爭，主要還是歸咎於「行銷效益不佳」，原本腦袋發熱的企業主已開始冷靜審視App對企業的意義為何。到底該衡量哪些指標，才能判斷App做為企業行銷工具是否成功？

乍看簡單的問題，其實依你所站的立場會有很大的不同。如果是外部人員的角度（也就我們的角度），行銷能做的，你可以想像成我們就站在街口發傳單，我們可以透過各種宣傳手法想辦法把使用者帶到你家門口，邀請他們到店裡逛逛，設計一些活動與誘因勸誘潛在使用者下載，但也僅止於此－－行銷做的再天花亂墜，也無法將使用者不想要的東西硬塞進他們的手機裡。

最初這個問題似乎可以簡單化約成「下載數」，但很快就會發現，下載並不代表全部。根據Localytics的調查，平均26%的App在被下載後就不會再被開啟；更早前Pinch Media的研究更發現，即使是付費的App，下載後20天還在使用的人比例也會降到5%以下。

下載數這個指標就像網站流分析裡的會員數，雖然是很基本的衡量指標，但要分析這個指標的意義，必須放在情境脈絡（Context）來看。舉例來說，一個使用率只有3%，但下載數高達千萬，與另一個使用率80%，但下載數只有1萬的App，又是哪一個比較成功呢？

更進一步來分析，你希望用什麼方式回收你對App的投資呢？那問題更不止是下載數與使用率了。如果我們做的是資訊類App，希望透過線上廣告來獲利。那麼就要問自己:這些使用者對你的內容瀏覽率為何？使用時間有多長？

如果你的是行動商務，要問的是人均收益、每日Active的使用者數量、顧客終身價值（the lifetime value of loyal customers ）、取得成本…還有轉換率也很重要。Localytics曾針對消費者從下載到真正透過App購買東西的過程做過研究，發現44%的人至少要使用App超過10次才會真正下單;我們常說「嫌貨才是買貨人」，研究也指出那些拖拖拉拉才下定決心要買東西的顧客，反而會比一開始就下單的人，更常發生後續的購買行為。

簡單地說，評估****App****好壞要考量的因素很多，歸納整理如下表：

指標	說明
每日（月）active人數	即下載並使用App的數量，請每日追踪並定期Review
會員忠誠度	即使用者使用App頻率，是每日一次？每日多次？還是每月一次？
平均使用時間	如果是內容式的App，可以再劃分到每則內容的瀏覽時間
瀏覽率	對內容式App來說，可以是使用者閱讀了多少篇文章；對商務來說，就是看了多少商品
轉換率	這個指標有兩層意思，衡量的東西有點不同，一是與網路電子商務一樣，計算會員中下單的比率；另一則是這些會員平均使用多少次你App後才下單的比率。
保持率	即會員下載你的App後，持有並仍持續使用的時間長度與比率。
取得成本	這在進行行銷活動時一定要考慮的點
顧客終身價值	即透過App取得的顧客，平均一段時間（例如一年）裡可以貢獻的收益

以上的指標，並不一定每個App都適用，但這些指標共通的點都在於，要以長期式活動效果的觀點來衡量****App****好壞。一個成功的App****關鍵並不只在多少人下載，而是多少人在下載後會開啟，並且願意再來！
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來源：dcplus數位行銷實戰家
網址：www.dcplus.com.tw

當許多企業還在討論 AI 能做什麼，富邦人壽更關注：AI 如何被第一線同仁使用？而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場，成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」？

保險理賠為何難以AI化？答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程，理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式：從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據，每份文件不同醫院格式都不同，內容還充滿專業醫療術語；理賠人員不僅必須理解文件內容，還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識，才能做出適當判斷。

更複雜的是，就算是相同疾病或手術名稱，不同案件背景也可能導致不同理賠結果，因此，理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作，很難透過傳統自動化工具處理。

近年來，隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進，以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力，如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承，成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考：如果AI無法取代專業判斷，是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間，讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作？這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會，理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案，並在主管支持與跨部門合作下，於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法，也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員，深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線，成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

AI成功落地的關鍵，不只是模型，還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線，最大的挑戰不是技術，而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出，團隊一開始便深入訪談理賠同仁，發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定，而是協助整理資訊，因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域：手術等級建議、病理報告判讀輔助，以及國外醫療文件翻譯與摘要，目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間，讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步，必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一，團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據，並透過跨部門討論及醫師顧問協作，逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示：「這項工作看似基礎，卻是AI能否提供可靠建議的關鍵，更重要的是，它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識，逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說：「過去遇到新的手術名稱，往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教，現在，透過理賠智慧助理協助，資料搜尋時間縮短50%以上，能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容，理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說：「它會先幫我們整理案件重點，也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據，或分析病理報告內容，都能快速提供參考依據，讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設，金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求，團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄，並持續優化提示詞設計，以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險，確保AI始終在可控範圍內運作。

不過，對富邦人壽而言，上線並不代表結束，而是優化的開始。

團隊發現，理賠智慧助理初期使用率表現亮眼，但隨著時間推移逐漸下降，為了找出原因，團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議，讓其了解，生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益，必須持續蒐集使用回饋、改善建議，進而調整功能設計。

郭乃瑀表示：「根據同仁回饋，團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能，目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力，理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴，其帶來的影響也不再侷限於效率提升，而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示，過去AI專案多半由資訊部門主導，但這次經驗讓大家發現，真正了解痛點的人其實是第一線同仁，因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得，以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現，愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗，如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法，加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言，理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具，而是一次工作方式與文化的改變：從第一線提出需求、跨部門共同打造，到持續優化與回饋機制，AI 不再只是科技部門的工具，而逐漸成為工作現場的一部分，也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。