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

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。