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

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/