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

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。